CN119516431A 一种基于视频分析的变电站作业人员安全监测方法 （齐丰科技股份有限公司）_第1页
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梅卫锋一种基于视频分析的变电站作业人员安全本发明提出了一种基于视频分析的变电站像输入到深度学习识别检测模块中进行数据识视频分析的变电站作业人员安全监测系统将帧环境进行实时监测分析现场作业人员是否正确2步骤二、视频采集模块实时采集视频画面，并将视频画面作为Neck的附加模块，CSP_PAN作为Neck颈部网络的特征融合模块，以及使用YOLOv3作为步骤五、经帧差模块处理的数据传入到后续逻辑模块判2.根据权利要求1所述的一种基于视频分析的变电站作业人员安全监测方法，其特征3)输入端使用Mosaic数据增强方法，通过将BottleneckCSP模块，这是backbone中的关键组件，它由多个Conv模块和一个6)使用分类损失函数，YOLOv5使用二元交叉熵损37)使用目标置信度损失函数，在YOLOv5中，8)使用边界框回归损失函数，YOLOv5采用了CIo9)把1)中标注的数据输入2)中的模型，使用随机梯3.根据权利要求1所述的一种基于视频分析的变电站作业人员安全监测方法，其特征帧2和帧3在像素位置(x,y)的4.根据权利要求1所述的一种基于视频分析的变电站作业人员安全监测方法，其特征42)如果帧差法的结果表示其中有工作人员进4)如果该标记作业人员施工动作超出正常施工范围或检56[0010]步骤四、经过深度学习识别检测模块处理的数据传入到帧差模块内进行对比处一张新的图片来增加数据集的多样性和模型的泛化能力，这种方法不仅丰富了图片的背[0019]6)使用分类损失函数，YOLOv5使用二元交叉熵损失(BinaryCross_Entropy7[0031]8)使用边界框回归损失函数，YOLOv5采用了CIoU(CompleteIntersectionover帧2和帧3在像素位置(x,8为该工作人员正在攀爬杆塔并进行标记，需要检测该工作人员是否佩戴安全帽和安全带，[0054]1、基于视频分析的变电站作业人员安全监测系统使用摄像机获取作业现场的视[0055]2、基于视频分析的变电站作业人员安全监测系统作业人员安全监测由算法自动[0056]3、基于视频分析的变电站作业人员安全监测系统将深度学习识别检测模型和帧视频分析的变电站作业人员安全监测系统包括有视频采集模块、深度学习识别检测模块、9[0063]步骤四、经过深度学习识别检测模块处理的数据传入到帧差模块内进行对比处[0066]所示基于视频分析的变电站作业人员安全监测系统步骤三中深度学习识别检测一张新的图片来增加数据集的多样性和模型的泛化能力，这种方法不仅丰富了图片的背[0072]6)使用分类损失函数，YOLOv5使用二元交叉熵损失(BinaryCross_Entropy[0084]8)使用边界框回归损失函数，YOLOv5采用了CIoU(CompleteIntersectionover[0091]所示基于视频分析的变电站作业人员安全监测系统步骤四中帧差模块的数据处帧2和帧3在像素位置(x,[0101]所示基于视频分析的变电站作业人员安全监测系统步骤五中后

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