摘要
本发明公开了基于图像识别的0.4kV低压不停电作业人员安全防护穿戴检测方法,涉及电力安全监测与智能图像识别技术领域,包括以下步骤:通过部署在作业现场的工业级高清摄像设备,实时采集低压不停电作业人员所在工作区域的连续图像帧数据并进行预处理;通过引入热扰动特征指标提取与深度学习判断机制,动态调节识别网络对不同尺度特征的响应权重,实现对高温或强日照环境中图像扰动的智能感知与识别鲁棒性增强。本发明能够有效抑制因热空气扰动引起的图像边缘抖动与结构扭曲所带来的识别干扰,降低对高频细节的依赖,增强中低频结构识别能力,从而提升作业人员安全防护穿戴检测的准确性和稳定性,避免穿戴误判、漏检等关键性安全隐患。
技术关键词
穿戴检测方法
扰动现象
高频特征
高清摄像设备
指标
热空气
低压
智能图像识别技术
连续性
像素点
时序
表达式
纹理特征
深度学习模型
图像结构
边界轮廓信息
因子
作业现场
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风险评估方法
企业
风险评估模型
特征值
模糊隶属函数
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实时监测数据
评价电网
储能系统充放电
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新能源消纳率