发明公开
- 专利标题: 一种基于计算机视觉的安全反违章视频自动分拣系统模型
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申请号: CN202210074334.8申请日: 2022-01-21
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公开(公告)号: CN114581840A公开(公告)日: 2022-06-03
- 发明人: 贺洲强 , 张自强 , 辛俊韦 , 杨静 , 狄磊 , 李兴超
- 申请人: 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网思极飞天(兰州)云数科技有限公司
- 申请人地址: 甘肃省兰州市城关区北滨河东路8号; ;
- 专利权人: 国网甘肃省电力公司,国网甘肃省电力公司电力科学研究院,国网思极飞天(兰州)云数科技有限公司
- 当前专利权人: 国网甘肃省电力公司,国网甘肃省电力公司电力科学研究院,国网思极飞天(兰州)云数科技有限公司
- 当前专利权人地址: 甘肃省兰州市城关区北滨河东路8号; ;
- 代理机构: 北京盛凡佳华专利代理事务所
- 代理商 汤镇宇
- 主分类号: G06V20/52
- IPC分类号: G06V20/52 ; G06K9/62 ; G06N20/00 ; G06V10/75
摘要:
本发明公开了一种基于计算机视觉的安全反违章视频自动分拣系统模型,属于计算机分拣技术领域。本发明通过基础支持层、技术层、应用层和服务层这四个层面进行安全反违章视频自动分拣。本发明利用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。本发明中机器视觉产品的应用对人工的替代性具备明显的成本优势,而且具有更高的一致性要求。本发明提出的模型所生成的显著图不仅能够有效覆盖电力设备的边界,而且设备区域与背景区域的对比度高,很好地抑制了背景区域的显著性。本发明中深度学习与传统的机器学习方法是密切相关的,在传统的机器学习框架中加入深度学习模块,可以获得更高的设备分拣识别准确率。