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面向电力智能安监的极低分辨率目标检测算法
被引量:
9
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作者
郭敬东
李晓林
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第11期3188-3192,共5页
为检测电力作业人员是否穿戴安全装备,提出一种面向电力智能安监的极低分辨率目标识别算法。在面对安全帽、护目镜等极低分辨率的目标检测时,当前目标检测算法无法保证检测精度。通过稀疏表示模型对极低分辨率下的目标图像进行超分辨率...
为检测电力作业人员是否穿戴安全装备,提出一种面向电力智能安监的极低分辨率目标识别算法。在面对安全帽、护目镜等极低分辨率的目标检测时,当前目标检测算法无法保证检测精度。通过稀疏表示模型对极低分辨率下的目标图像进行超分辨率增强,对增强图像进行检测,对是否佩戴安全帽、护目镜等行为进行判别,满足电力智能安监的新需求。实验结果表明,该方法比当前最佳目标检测算法具有更高的检测精度,可以达到智能监控系统的实时性要求。
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关键词
智能安监
目标识别
电力安全
稀疏表示
背景建模
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职称材料
题名
面向电力智能安监的极低分辨率目标检测算法
被引量:
9
1
作者
郭敬东
李晓林
机构
福建省电力有限公司电力科学研究院福建省高供电可靠性配电技术企业重点实验室
武汉工程大学计算机
科学
与工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第11期3188-3192,共5页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(51407104)。
文摘
为检测电力作业人员是否穿戴安全装备,提出一种面向电力智能安监的极低分辨率目标识别算法。在面对安全帽、护目镜等极低分辨率的目标检测时,当前目标检测算法无法保证检测精度。通过稀疏表示模型对极低分辨率下的目标图像进行超分辨率增强,对增强图像进行检测,对是否佩戴安全帽、护目镜等行为进行判别,满足电力智能安监的新需求。实验结果表明,该方法比当前最佳目标检测算法具有更高的检测精度,可以达到智能监控系统的实时性要求。
关键词
智能安监
目标识别
电力安全
稀疏表示
背景建模
Keywords
intelligent safety monitoring
object detection
electric power security
sparse representation
background modeling
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向电力智能安监的极低分辨率目标检测算法
郭敬东
李晓林
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
9
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