摘要
本发明公开了一种多源信息融合的营销作业异常行为辨识与预警方法、装置,属于电力营销作业异常识别技术领域,本发明方法通过梳理营销现场作业人员及环境中的潜在危险因素,构建一套面向营销作业现场的安全风险识别数据集;基于深度学习技术,对营销作业现场的视觉图像序列等信息进行实时解析,设计作业人员异常行为智能识别算法;把训练完备的机器学习模型进行压缩精简,部署到轻量级的便携式设备中,开发一套集成视频监控、信息处理、异常预警等功能的营销现场作业人员监测装置。能够实现对现场作业人员行为的实时监测和精确辨识。
技术关键词
预警方法
多源信息融合
多源异构数据处理
信息处理单元
佩戴绝缘手套
YOLO模型
信息显示单元
作业现场
图像翻译技术
集成视频监控
异常识别技术
硬件控制单元
智能识别算法
带电作业
引入注意力机制
时序
元学习方法
危险性
生成对抗网络
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电力设施
预警方法
加权特征
长短期记忆网络
特征提取模块
轻量化神经网络
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模态传感器
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水利工程防洪
预警方法
大数据
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数字高程模型数据
舞动预警方法
输电线路覆冰
风速
数据
概率分布函数