基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别.pdf

"基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别" 基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别是电力系统中的一项关键技术。随着电力系统的发展，电网监控视频中的工作人员检测与识别变得越来越重要。传统的工作人员检测与识别方法基于手动勘探和人工智能，但是这些方法存在一定的缺陷，例如检测速度慢、准确性不高、对遮挡和低光照图像的鲁棒性不够等。 本文提出了一种基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别算法，该算法使用ResNet50网络提取行人特征，Fast R-CNN检测方法快速、精确地检测出电网中的工作人员，并使用各种组合损失函数来训练检测与识别网络。在电网监控视频数据集上的测试结果表明，本文提出的方法具有较高的检测和识别精度，且对遮挡和低光照图像具有较好的鲁棒性。 本文的贡献主要有两个方面：一是提出了一种基于深度学习的工作人员检测与识别算法，解决了电网监控视频中工作人员检测与识别的问题；二是对电网监控视频数据集进行了深入的研究，并提出了基于深度学习的检测与识别方法，提高了检测和识别的精度。 本文的创新点在于使用了深度学习技术来解决电网监控视频中工作人员检测与识别的问题，并提出了基于ResNet50网络和Fast R-CNN检测方法的检测与识别算法。本文的贡献将对电力系统的发展和智能化产生积极的影响。 知识点： 1. 深度学习技术在电网监控视频中工作人员检测与识别中的应用 2. ResNet50网络在工作人员特征提取中的应用 3. Fast R-CNN检测方法在工作人员检测中的应用 4. 组合损失函数在检测与识别网络训练中的应用 5. 电网监控视频数据集上的检测与识别结果分析 本文提出了一种基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别算法，解决了电网监控视频中工作人员检测与识别的问题，并提高了检测和识别的精度。该算法可以应用于电力系统的智能化和自动化，提高电力系统的效率和可靠性。