摘要
本发明公开了一种超高压变电站人员危险行为的识别方法、系统及电子设备,包括:获取变电站人员行为历史图像,并对所述历史图像进行预处理,以获取历史处理图像;基于第一预设网络、第二预设网络和第三预设网络构建行为识别模型,并利用所述历史处理图像对所述识别模型进行训练,以获取最优识别模型;实时获取变电站人员的实时图像,并对所述实时图像进行标准化处理,以获取实时处理图像;将所述实时处理图像输入至所述最优识别模型,以进行变电站人员危险行为的识别。本发明既克服了单一网络结构在行为表达能力和时空特征理解方面的局限,又提升了模型对电力行业特有高风险动作的适应性与泛化能力,兼顾识别精度与实时性,具备优秀的实用性。
技术关键词
实时图像
超高压变电站
多层次语义特征
输出特征
识别方法
可读存储介质
图像增强
图像处理单元
电子设备
上采样
多尺度
通道
识别系统
计算机
网络结构
系统为您推荐了相关专利信息
卷积神经网络模型
信号识别模型
雷达信号识别方法
软件无线电射频
信号识别装置
语句
意图识别方法
计算机程序产品
意图识别装置
电子设备
台标检测识别
台标识别方法
视频播放设备
融合特征
神经网络模型
多模态智能分析
学生学习状态
教师
测评方法
音频