融合多模态数据分析的电力现场作业违章行为识别方法

    公开(公告)号:CN116108397B

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202211657211.3

    申请日:2022-12-22

    摘要: 本发明涉及一种融合多模态数据分析的电力现场作业违章行为识别方法,包括以下步骤:采集目标电力现场的作业图像、违章行为和数字化工作票的历史数据;基于目标识别模型,对采集的作业图像的历史数据进行目标识别,获取目标识别结果;提取数字化工作票的历史数据中的特征信息;建立BERT分类模型,通过作业图像的目标识别结果以及数字化工作票的特征信息作为输入数据,违章行为的历史数据作为标签数据,对模型进行训练,得到违章行为识别模型;获取当前作业图像以及数字化工作票,通过目标识别模型对当前作业图像进行目标识别获得当前(56)对比文件CN 115171045 A,2022.10.11CN 115049893 A,2022.09.13CN 114821406 A,2022.07.29WO 2022036998 A1,2022.02.24莫蓓蓓;吴克河.引入Self-Attention的电力作业违规穿戴智能检测技术研究.计算机与现代化.2020,(02),162-168.施丽红《.基于5G的电力作业现场违章智能识别判定系统设计》《.数字技术与应用》.2022,第40卷(第2期),124-126.Guoqing Gao;Wenhua Lin;Guohe Li;FeiSuo;Nan Hu《.Identification of riskbehavior in power working scenarios basedon deep learning》.2022 IEEE 10th JointInternational Information Technology andArtificial Intelligence Conference(ITAIC).2022,391-395.