[发明专利]基于人工智能和5G的电力系统人员安全行为识别方法及系统有效
| 申请号： | 202110310589.5 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN113095160B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 张元东;陈延云;徐刚;田龙刚;王晓智;林晓华;徐向宙;袁洪俊;刘楠峰 | 申请（专利权）人： | 中国大唐集团科学技术研究院有限公司华东电力试验研究院;大唐锅炉压力容器检验中心有限公司;广东大唐国际潮州发电有限责任公司;江西大唐国际抚州发电有限责任公司;江苏大唐国际吕四港发电有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/44;G06V10/56;G06V10/60;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06;G06Q50/26;G06T7/13;G06T7/246;G06T7/40;G06T7/60 |
| 代理公司： | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人： | 张景云 |
| 地址： | 236000 安徽省合肥*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提高一种基于人工智能和5G的电力系统人员安全行为识别方法，包括以下步骤：步骤1.获取电力工作人员操作行为视频信息；步骤2.采用VIBE算法检测视频信息中的运动区域，得到运动区域；步骤3.采用Itti算法提取运动区域特征，特征包括亮度特征、颜色特征、方向特征、纹理特征、形状特征五类特征；步骤4.利用训练好的目标BP神经网络算法对运动区域进行电力系统工作人员行为进行安全识别。本发明基于现有的Itti算法，通过改进，实现除常规的亮度特征、颜色特征、方向特征之外的纹理特征和形状特征共计5类特征的提取，并提供了纹理特征和形状特征的提取过程，从而提高识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 电力系统 人员 安全 行为 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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