公开(公告)号：CN115601712B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202211612224.9

申请日：2022-12-15

Applicant: 南京电力自动化设备三厂有限公司

Inventor： 金在冬 ,  李恒 ,  董剑华 ,  鲁鹏 ,  唐冬冬 ,  高长标 ,  吕亮

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/36 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种适用于现场安全措施的图像数据处理方法及系统，通过机器学习的方式自动对施工现场的图像中的安全措施进行识别，具体的在该方案中，电子设备在获取到图像采集设备采集的施工现场的图像之后，采用retinex单尺度SSR增强算法进行增强处理，将增强后的现场图像输入预先采用机器学习方式训练得到的安全措施识别模型对图像中的安全措施进行识别，得到至少一个安全措施的特征信息，然后将这些特征信息发送至监督人员的终端设备，通过模型对图像进行识别，直接得到现场的安全措施的特征信息，不需要在每个现场配置专门的安全人员，有效降低人工成本，并且模型对图像的处理速度非常快，有效提高了安全措施的识别效率。

公开(公告)号：CN115601712A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211612224.9

申请日：2022-12-15

Applicant: 南京电力自动化设备三厂有限公司(CN)

Inventor： 金在冬 ,  李恒 ,  董剑华 ,  鲁鹏 ,  唐冬冬 ,  高长标 ,  吕亮

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/36 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种适用于现场安全措施的图像数据处理方法及系统，通过机器学习的方式自动对施工现场的图像中的安全措施进行识别，具体的在该方案中，电子设备在获取到图像采集设备采集的施工现场的图像之后，采用retinex单尺度SSR增强算法进行增强处理，将增强后的现场图像输入预先采用机器学习方式训练得到的安全措施识别模型对图像中的安全措施进行识别，得到至少一个安全措施的特征信息，然后将这些特征信息发送至监督人员的终端设备，通过模型对图像进行识别，直接得到现场的安全措施的特征信息，不需要在每个现场配置专门的安全人员，有效降低人工成本，并且模型对图像的处理速度非常快，有效提高了安全措施的识别效率。