[发明专利]电力作业场景违章行为识别模型、方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202310331575.0 | 申请日： | 2023-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN116524240A | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 郑敏;吴春鹏;张国梁;林龙;刘卫卫;初宗博;周飞 | 申请（专利权）人： | 国网智能电网研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/20;G06V10/25;G06V10/40;G06V20/52;G06V40/10 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 李静玉 |
| 地址： | 102209 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种电力作业场景违章行为识别模型、方法、装置及存储介质，该模型包括：卷积层，用于对输入的电力作业场景图片进行特征提取，得到多个特征图；显著性最大池化层，用于对多个特征图进行最大池化操作；显著性部件定位学习层，用于对池化结果进行加权求和，得到求和结果；分类层，用于根据求和结果输出识别结果。通过实施本发明，在模型中采用显著性最大池化层取代全连接层，解决了卷积神经网络中参数量过大、容易过拟合的问题，采用显著性最大池化层连接卷积层，直接赋予了每个通道实际的类别意义，剔除了全连接层中黑箱的特征，使网络结构具有可解释性。设置显著性部件学习层，使得电力作业场景下的违章行为识别变得可溯因。 | ||
| 搜索关键词： | 电力 作业 场景 违章行为 识别 模型 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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