基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别
刘颖
胡楠
杨壮观
同东辉
胡畔
1.国网辽宁省电力有限公司 信息通信分公司,沈阳,1100062.国网辽宁省电力有限公司 信息通信分公司,沈阳,1100063.国网辽宁省电力有限公司 信息通信分公司,沈阳,1100064.国网辽宁省电力有限公司 信息通信分公司,沈阳,1100065.国网辽宁省电力有限公司 信息通信分公司,沈阳,110006
摘要：针对电网监控视频场景多样,电网工作人员姿态变化严重影响工作人员识别精度的问题,提出了一种基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别算法.该算法使用ResNet50网络提取行人特征,Faster-Rcnn检测方法快速、精确地检测出电网中的工作人员,识别网络对检测出的工作人员进行身份确认,并使用各种组合损失来训练检测与识别网络.在电网监控视频数据集上的测试结果表明,所提出的方法具有更高的检测和识别精度,且对遮挡及低光照图片具有较好的鲁棒性.
关键词：监控视频工作人员行人识别行人检测深度学习ResNet50网络损失函数Faster-Rcnn检测方法
分类号：TM76(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家自然科学基金(51307051)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 544-548 )
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