发明公开
- 专利标题： 一种基于深度学习网络的电力实训场区域人数识别方法
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申请号： CN202310003609.3申请日： 2023-01-03
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公开(公告)号： CN116012783A公开(公告)日： 2023-04-25
- 发明人: 许鹏程 , 姜黛琳 , 徐连连 , 吴奕锴 , 高敬贝 , 李晓莉 , 庄贝妮
- 申请人： 国网上海市电力公司
- 申请人地址： 上海市浦东新区源深路1122号
- 专利权人： 国网上海市电力公司
- 当前专利权人： 国网上海市电力公司
- 当前专利权人地址： 上海市浦东新区源深路1122号
- 代理机构： 上海元好知识产权代理有限公司
- 代理商 完增荣; 张双红
- 主分类号： G06V20/52
- IPC分类号： G06V20/52 ; G06V40/10 ; G06V20/40 ; G06V10/82 ; G06V10/80
摘要：
本发明公开了一种基于深度学习的图像识别模型，提出了一种基于深度学习的电力安全点检测方法，主要用于解决电力培训中心及电力生产环境下的安全检测问题，该方法的实施能有效协助电力生产现场等场景下进行安全帽、安全带等安全设备的准确检测，提供安全生产保障。