[发明专利]基于深度学习的安全距离检测方法及系统有效
| 申请号： | 202310176156.4 | 申请日： | 2023-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN115861407B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 钱钧;邹伯昌;马瑞;刘清华;郑贵君;褚厚锋 | 申请（专利权）人： | 山东未来网络研究院（紫金山实验室工业互联网创新应用基地） |
| 主分类号： | G06T7/60 | 分类号： | G06T7/60;G06T7/73;G06T7/80;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京九致知识产权代理事务所(普通合伙) 32307 | 代理人： | 王晓青 |
| 地址： | 250000 山东省济南*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供的基于深度学习的安全距离检测方法及系统，涉及安全检测领域；其方法包括：获取低压带电操作的实时图像画面，画面中同步显示有完整的参照标尺；构建基于深度学习的带电设备识别模型，用于识别判断画面中的带电设备；当识别到带电设备时，根据画面中的参照标尺计算带电设备与工作人员的识别距离；根据设定的距离阈值，判断带电设备与工作人员的距离是否满足安全距离；当识别距离小于距离阈值发出危险告警。本发明将参照标尺与带电设备同时在实时画面中显示，根据参照标尺的刻度进行像素空间变换以及相机坐标系变换，精准测定工作人员与带电设备的距离，保障操作安全。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 安全 距离 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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