公开(公告)号：CN116110115A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202111365695.X

申请日：2021-11-10

Applicant: 国网陕西省电力公司西安供电公司

Inventor： 王琨 ,  张勇 ,  王洋 ,  肖晓鹏 ,  李森 ,  李斌 ,  李刚 ,  杨科 ,  郭奇 ,  朱垚宇 ,  薛倩楠 ,  白媛

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的电力检修人员违规爬塔行为检测方法，用于解决现有技术中基于深度学习的电力检修人员爬塔行为检测对于测量环境和设备的要求及提高检测精确度的技术问题。实现步骤为：(1)采集电力检修人员四肢姿态数据；(2)构造由特征提取模块和分类模块串联组成的违规爬塔行为检测MKeras深度神经网络；(3)训练MKeras深度神经网络；(4)对电力检修人员爬塔行为进行判别。本发明通过搭建MKeras深度神经网络，保证了MKeras深度神经网络对电力检修人员违规爬塔行为的检测，利用多传感器数据分开检测综合分析，保证了MKeras深度神经网络模型对电力检修人员违规爬塔行为检测的精确率，使得检测可以快速有效的完成。