申请/专利权人：山东通广电子股份有限公司

申请日：2024-01-11

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117953424A

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06V40/10;G06V10/40;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/25;G06V10/766;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明属于模式识别与机器学习技术领域，具体涉及一种存在遮挡的电力作业现场人员目标检测方法，步骤包括：通过包含通道注意力模块和空间注意力模块的特征提取模块，增强提取电力人员作业图像中的人员可视区域特征；生成目标人员候选框，获得包含遮挡人员候选框的第三特征图；将第三特征图输入双分支分类与回归模块，获得统一尺寸的第四特征图后，获取分类得分和回归得分，实现候选区域精准的分类判断与微调；根据分类得分和回归得分构建联合损失函数用于反向传播，实现整体网络的优化与训练，通过整体网络实现遮挡情况下人员的精准检测。本发明可有效缓解在电力作业现场人员被遮挡情况下的行人漏检与错检问题，实现高效的人员目标检测任务。

主权项：1.一种存在遮挡的电力作业现场人员目标检测方法，其特征在于包括以下步骤：S1、通过包含通道注意力模块和空间注意力模块的特征提取模块，增强提取电力人员作业图像中的人员可视区域特征：S11、通过通道注意力模块对每个残差块的输出特征进行通道引导，获取关注目标人员可视身体部位的特征信息，获得不同尺度的第一特征图；S12、将第一特征图引入空间注意力模块，获取不同尺度下关注目标人员可视身体部位的第二特征图；S2、生成目标人员候选框，将获得的第一特征图的最后尺度特征与第二特征图的所有尺度特征同时输入区域候选模块进行粗计算，获得包含遮挡人员候选框的第三特征图；S3、进行目标候选框的精确定位与细致划分，将第三特征图输入双分支分类与回归模块，先经ROIPooling操作获得统一尺寸的第四特征图后，再将第四特征图输入双分支分类与回归模块获取分类得分和回归得分，实现候选区域精准的分类判断与微调；S4、根据分类得分和回归得分构建联合损失函数用于反向传播，实现对S1-S3搭建的整体网络的优化与训练，通过整体网络实现遮挡情况下人员的精准检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东通广电子股份有限公司 一种存在遮挡的电力作业现场人员目标检测方法

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