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Dossier
基于视觉自监督学习的高空作业人员操作规范检测方法
InventionActive
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10Claims · 1 independent
§ Ⅰ
Dossier Overview
Applicant
国网上海市电力公司; 同济大学
Inventor
吴奕锴; 许鹏程; 梅云初; 王建军; 李天娇; 郑钰川; 王慧悦; 魏晨晨; 尹天翊; 蔡洁萱; 赵宇凯; 马云龙
IPC Classification
G06V 20/52 (2022.01)G08B 21/02 (2006.01)G06V 20/40 (2022.01)G06V 20/17 (2022.01)G06V 40/10 (2022.01)G06V 10/44 (2022.01)G06V 10/52 (2022.01)G06V 10/62 (2022.01)G06V 10/80 (2022.01)G06V 10/764 (2022.01)G06V 10/82 (2022.01)G06N 3/0455 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/0895 (2023.01)G06N 3/096 (2023.01)G06F 16/71 (2019.01)G06F 16/78 (2019.01)G06F 16/783 (2019.01)G06F 16/787 (2019.01)
本发明公开了一种基于视觉自监督学习的高空作业人员操作规范检测方法，包括：通过无人机采集高空作业区域的航拍视频；利用DINO自监督模型在无标注数据上进行预训练，获取高鲁棒性的特征表示；在主干网络中引入空洞卷积以增强小目标与细粒度特征的感受野；基于增强特征检测作业人员是否佩戴安全帽和反光背心；结合时序信息判定作业规范；最后输出告警信息并记录相关事件。本发明的技术方案旨在解决现有电力高空作业巡检中存在的小目标检测困难、作业行为识别准确度低及人工监管效率低下的问题。
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