基于深度学习的变电站多目标行人检测算法研究.pdf

"基于深度学习的变电站多目标行人检测算法研究" 本研究论文主要针对变电站行人检测问题，提出了一种基于深度学习的多目标行人检测算法。该算法采用深度学习网络对图像进行处理，并使用动态自适应池化方法提取图像特征。同时，使用结构化边缘检测器生成边缘图像，并选取行人候选框，将提取的结果作为深度学习网络输入，获取红马甲行人在变电站的全部信息。 在变电站安全监控中，行人检测是一个非常重要的组成部分。传统的行人检测算法通常是以数字波形式进行数据采集和处理的，无法对行人进行精准检测。本研究论文提出的算法能够解决这个问题，并且在 INRIA 行人数据集支持下进行算法验证，结果表明该算法最高检测精准度可达到 98%，为变电站行人安全提供保障。 该算法的优点在于可以实时监控变电站内的行人活动，并能够快速准确地检测出行人 candidate。同时，该算法也可以与其他安全监控系统集成，提供更加全面的安全监控保障。 深度学习网络是该算法的核心组成部分，该网络可以学习图像特征，并将其应用于行人检测中。动态自适应池化方法也是一种非常重要的技术，它可以根据图像的特点自动调整池化权值，从而提高图像特征的提取精度。 结构化边缘检测器也是该算法的一个重要组成部分，该检测器可以生成边缘图像，并选取行人候选框，从而提高行人检测的准确性。 本研究论文提出的基于深度学习的多目标行人检测算法对于变电站安全监控具有非常重要的意义，可以实时监控变电站内的行人活动，并提供更加全面的安全监控保障。 知识点： 1. 基于深度学习的多目标行人检测算法可以实时监控变电站内的行人活动，并提供更加全面的安全监控保障。 2. 传统的行人检测算法通常是以数字波形式进行数据采集和处理的，无法对行人进行精准检测。 3. 深度学习网络可以学习图像特征，并将其应用于行人检测中。 4. 动态自适应池化方法可以根据图像的特点自动调整池化权值，从而提高图像特征的提取精度。 5. 结构化边缘检测器可以生成边缘图像，并选取行人候选框，从而提高行人检测的准确性。 本研究论文提出的基于深度学习的多目标行人检测算法对于变电站安全监控具有非常重要的意义，可以实时监控变电站内的行人活动，并提供更加全面的安全监控保障。