一种应用于电力作业现场的视觉智能动态识别模型构建方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112487891A(43)申请公布日2021.03.12(21)申请号202011288051.0G06N3/08(2006.01)(22)申请日2020.11.17(71)申请人云南电网有限责任公司地址650073云南省昆明市拓东路73号(72)发明人施蔚青李辉刘洪兵何四平朱晟孙西张永明杨柳郑可伦李磊梁钧杨任罗林黄鹤刘伟华刘传文张啸(74)专利代理机构昆明正原专利商标代理有限公司53100代理人金耀生于洪(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书3页说明书9页附图1页(54)发明名称一种应用于电力作业现场的视觉智能动态识别模型构建方法(57)摘要本发明公开一种应用于电力作业现场的视觉智能动态识别模型构建方法，属于电力信息化装置领域。本发明通过对电力作业现场的视觉智能动态识别模型的研究，实现对电力施工现场水平360°、垂直80°的大范围全场景实时监控，有效的解决了以往存在的监控死角问题，为每次电力施工留下完整影像监控资料，为规范电力作业现场施工规范，形成全方位无死角的电力作业现场安全监理和防护的电子式围栏，实现人体行为识别、人脸识别等功能，视频在拼接的过程中需实现无死角无盲区的作业区域，能精准捕捉人脸进行人脸识别、抓拍不规范施工行为，保证电力作业现场施工人员和市民的生命财产安全。CN112487891ACN112487891A权利要求书1/3页1.一种应用于电力作业现场的视觉智能动态识别模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.利用基于神经网络算法的人脸识别装置、深度学习的人体行为识别装置、电子围栏装置和智能监控目标跟踪装置实现对电力施工作业区域非施工人员的入侵行为进行警示提醒；S2.通过神经网络算法的人脸识别装置精准捕捉人脸信息并进行识别、抓拍不规范施工行为，保障电力施工人员的规范施工；S3.当有人员闯入施工现场边界时，首先通过人脸识别装置识别闯入人员是否是现场施工人员，如果是电力作业现场施工人员则通过着装算法识别施工人员是否着装规范，如果着装不规范，则提示施工人员和现场监理人员，着装规范之后则全程监管施工人员的施工方法；S4.监控施工步骤是否符合施工规范，如果有不规范的地方则实时提醒施工人员以及现场监理人员，帮助施工人员及时纠正不规范施工的地方，保障施工全过程规范施工；S5.在施工完成之后及时上传施工视频至云端或保存施工视频数据至本地，以待事后对施工环节的复盘分析，通过视频全景拼接装置以及电子围栏装置对施工现场进行水平360°，垂直80°的全景全过程监控。2.根据权利要求1所述的应用于电力作业现场的视觉智能动态识别模型构建方法，其特征在于，所述基于神经网络算法的人脸识别装置包括如下步骤：S11.构建特征脸空间：人脸检测、人脸表达、人脸鉴别、表情/姿态分析、生理分类经过预处理后，加载入人脸库，将库中每个对象的前五张人脸载入作为训练集，后五张载入作为测试集，若人脸库中有N个人脸图像，设人脸图像为矩阵，然后将其每一幅人脸nm图像的按行重排成的nm列的行向量，得到训练样本集，然后求出训练样本的均值，即平均脸，为行向量，为突出差异性，减掉平均脸，得到N幅差异图像；S12.特征提取：将人脸图像中差异性最大的特征提取出来，进行识别工作，在特征子空间对训练集人脸图像进行投影，将测试集图像也投影到特征子空间，该组系数作为人脸识别的依据；S13.人脸识别：采用PCA算法进行特征提取，对特征提取后的人脸进行分类识别，采用最邻近法判断待分类样本与已知样本的距离，对于一个新样本，将其逐个与已知样本进行比较，距离最近的已知样本的类别，作为新样本的类别。3.根据权利要求2所述的应用于电力作业现场的视觉智能动态识别模型构建方法，其特征在于，在步骤S13中进行人脸识别的时候，采用人脸识别实验进行图像的预处理，人脸识别实验前对人脸库中的图像进行预处理，采用几何归一化方法使图像不受尺度和角度变化的影响，将表情子图变换为统一尺寸，首先，标定特征点，在MATLAB中使用[x,y]＝ginput函数标定两眼和鼻子这三个特征点，接着，选择手动标定，获取这三个特征点的坐标值，然后，按照左右两眼坐标值进行旋转图像，达到保证人脸的方向一致性，根据面部特征点及几何模型确定矩形特征区域范围并对矩形区域进行裁剪，最后，用尺度变换使表情子区域图像统一尺寸。4.根据权利要求1所述的应用于电力作业现场的视觉智能动态识别模型构建方法，其特征在于，所述基于深度学习的人体行为识别装置包括如下步骤：2CN112487891A权利要求书2/3页S21.构建包含LSTM网络的神经网络模型，所述神经网络模型包含：embeddi