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
基本信息
| 申请号 | CN202110310589.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113095160A | 公开（公告）日 | 2021-07-09 |
| 申请公布号 | CN113095160A | 申请公布日 | 2021-07-09 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I;G06K9/46（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06Q50/06（2012.01）I;G06Q50/26（2012.01）I;G06T7/13（2017.01）I;G06T7/246（2017.01）I;G06T7/40（2017.01）I;G06T7/60（2017.01）I;G06K9/62（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 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 | 江西大唐国际抚州发电有限责任公司 |
| 代理机构 | 合肥市浩智运专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 张景云 |
| 地址 | 236000安徽省合肥市高新区创新大道666号赛为智能大厦 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 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。 |
