申请/专利权人：江苏省电力试验研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院

申请日：2021-03-02

公开（公告）日：2021-06-01

公开（公告）号：CN112883889A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.06.18#实质审查的生效;2021.06.01#公开

摘要：本发明公开了一种适用于电力施工场景下违章行为检测方法，采用轻量级深度学习神经网络，从图像中提取不同尺度特征，并生成特征图；再通过卷积预测器，进行对多尺度特征分析，完成图像中目标的检测。在所有特征响应图中，提取卷积层conv11，conv14_2，conv15_2，conv16_2,conv17_2和池化层pool11输出的6个特征响应图，用于目标类别与位置的预测；由于每个特征图的尺度大小不尽相同，因此，对每个特征图的处理和分析能够将检测出不同大小的目标。参数较少的轻量级深度学习神经网络MobileNet中较少的参数能相对较好的得到拟合，算法的检测精度较高，实时性好。

主权项：1.一种适用于电力施工场景下违章行为检测方法，其特征在于，包括步骤：1采用轻量级深度学习神经网络，从图像中提取不同尺度特征，并生成特征图；2再通过卷积预测器，进行对多尺度特征分析，完成图像中目标的检测。

全文数据：

权利要求：

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