公开(公告)号：CN111967323B

公开(公告)日：2022-07-26

申请号：CN202010684749.8

申请日：2020-07-16

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 蔡东升 ,  黄琦 ,  章文旭

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的电力带电作业安全检测方法，先在作业人员工作服上设置形状规则的、特征明显、易于检测的人体参照物；然后读取摄像机的配置文件，获取人体参照物实际高度H、人体活动半径r1和设备参数；再提取摄像机的历史监控视频，通过历史监控视频训练人体目标检测模型和人体参照物检测模型；最后利用检测模型实现人体目标跟踪，找出移动的人体目标，并完成安全距离检测，从而完成作业人员带电作业安全检测。

公开(公告)号：CN111967323A

公开(公告)日：2020-11-20

申请号：CN202010684749.8

申请日：2020-07-16

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 蔡东升 ,  黄琦 ,  章文旭

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的电力带电作业安全检测方法，先在作业人员工作服上设置形状规则的、特征明显、易于检测的人体参照物；然后读取摄像机的配置文件，获取人体参照物实际高度H、人体活动半径r1和设备参数；再提取摄像机的历史监控视频，通过历史监控视频训练人体目标检测模型和人体参照物检测模型；最后利用检测模型实现人体目标跟踪，找出移动的人体目标，并完成安全距离检测，从而完成作业人员带电作业安全检测。

公开(公告)号：CN112613565B

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202011562036.0

申请日：2020-12-25

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 蔡东升 ,  黄琦 ,  章文旭 ,  李坚 ,  胡维昊 ,  井实 ,  易建波 ,  孙敏 ,  张真源

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/56 ,  G06V10/50 ,  G06V40/10 ,  G06T7/246 ,  G06T7/73

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合与自适应学习率更新的抗遮挡跟踪方法，先将跟踪目标进行分块，然后对各子块区域提取FHOG特征和LAB色彩空间颜色特征并形成融合特征；在不同尺度下将各子块目标提取到的融合特征输入训练好的分类器，得到各子块的响应峰值与最大响应位置；然后根据其最大响应值进行加权平均得到最终的目标跟踪位置；最后采用基于遮挡检测的自适应学习率更新的更新策略，对分类器权重系数和目标融合特征模型进行更新，实现抗遮挡跟踪。

公开(公告)号：CN112613565A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202011562036.0

申请日：2020-12-25

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 蔡东升 ,  黄琦 ,  章文旭 ,  李坚 ,  胡维昊 ,  井实 ,  易建波 ,  孙敏 ,  张真源

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06K9/00 ,  G06T7/246 ,  G06T7/73

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合与自适应学习率更新的抗遮挡跟踪方法，先将跟踪目标进行分块，然后对各子块区域提取FHOG特征和LAB色彩空间颜色特征并形成融合特征；在不同尺度下将各子块目标提取到的融合特征输入训练好的分类器，得到各子块的响应峰值与最大响应位置；然后根据其最大响应值进行加权平均得到最终的目标跟踪位置；最后采用基于遮挡检测的自适应学习率更新的更新策略，对分类器权重系数和目标融合特征模型进行更新，实现抗遮挡跟踪。