一种基于视频监控的变电站工作人员异常行为识别系统

    公开(公告)号:CN112565675A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011134047.9

    申请日:2020-10-21

    摘要: 本发明提供了一种基于视频监控的变电站工作人员异常行为识别系统,包括拍摄模块、传送模块、识别模块和提示模块;所述拍摄模块用于获取变电站工作人员的监控视频,并传输至传送模块;所述传送模块用于将所述监控视频传输至识别模块;所述识别模块用于根据所述监控视频识别工作人员是否存在异常行为,并将识别结果发送至提示模块;所述提示模块用于在工作人员存在异常行为时对所述工作人员进行提示。本发明实现了对变电站工作人员的行为的实时识别,能够及时发现变电站工作人员的异常行为,并对相关人员进行提示,有利于提高对变电站的设备进行维修处理时的安全性以及有效地避免变电站工作人员的异常行为给变电站的设备带来安全隐患。

    基于电网的模型训练方法及装置
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114529782A

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN202210032628.4

    申请日:2022-01-12

    摘要: 本发明公开了基于电网的模型训练方法及装置,该方法包括:采集针对至少一个样本电网对象的电网图像,并通过预置的识别模型对每个电网图像进行图像特征标注,得到已标注图像集合,已标注图像集合包括已标注图像特征的每个电网对象的电网图像;对已标注图像集合中每个电网图像的图像特征进行图像特征复核,得到复核图像集合;根据复核图像集合对识别模型进行训练,得到目标识别模型;目标识别模型用于对电网平台中的目标电网对象执行操作,操作包括标注操作。可见,实施本发明通过识别模型对多个电网图像执行标注操作,提高电网图像的标注效率,保证标注质量,通过标注且复核后的电网图像训练识别模型,能够提高识别模型的训练准确性及可靠性。