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| 基于DBN-SVM的电力智慧工地异常行为识别 | |
| 引用本文： | 赵恒,胡胜男,徐进霞,储昭杰.基于DBN-SVM的电力智慧工地异常行为识别[J].自动化与仪器仪表,2023(5):92-95. |
| 作者姓名： | 赵恒 胡胜男 徐进霞 储昭杰 |
| 作者单位： | 1. 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;2. 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 |
| 基金项目： | 国家电网有限公司总部科技项目,“现代智慧仓储系统及智能物流装备关键技术研究”,1400-202118268A-0-0-00； |
| 摘 要： | 随着电网的迅速发展，施工现场作业也出现了各种各样的情况，针对智慧工地背景下，施工人员安全防护用具的识别问题，提出基于DBN-SVM的电力智慧工地异常行为识别方法。通过在复杂场景中收集工作人员佩戴安全帽和不戴安全帽的图片，从而对数据图像预处理使其满足DBN模型的训练要求，然后搭建DBN-SVM模型，使用SVM方法进行分类识别，实现目标检测。实验结果表明这种方法可以有效地用于识别防护和安全设备，改善建筑工地工作人员的安全管理现状。 |
| 关 键 词： | 智慧工地 DBN SVM 安全帽 异常检测 |