[發(fā)明專利]一種電力作業(yè)著裝規(guī)范識別方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011452940.6
• 申請日: 2020-12-11
• 公開（公告）號: CN112528855B
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李曉楓;涂小濤;鄭培文;方燕瓊;胡春潮
• 申請（專利權(quán)）人: 南方電網(wǎng)電力科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06Q50/06
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 沈闖

1.一種電力作業(yè)著裝規(guī)范識別方法，其特征在于，包括：

接收待識別人體圖像；

對所述待識別人體圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，生成待識別圖像矩陣；

將所述待識別圖像矩陣輸入到目標(biāo)人體著裝特征矩陣提取網(wǎng)絡(luò)，輸出所述待識別圖像矩陣對應(yīng)的人體著裝特征矩陣；其中，所述目標(biāo)人體著裝特征矩陣提取網(wǎng)絡(luò)通過預(yù)置的模型訓(xùn)練過程所生成；

基于所述人體著裝特征矩陣是否滿足預(yù)設(shè)條件的判斷結(jié)果，確定所述待識別人體圖像對應(yīng)的人員著裝是否規(guī)范；

所述模型訓(xùn)練過程包括：

分別獲取多種歷史電力作業(yè)場景中的人體圖像；

對所述人體圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化圖像矩陣；

將所述標(biāo)準(zhǔn)化圖像矩陣輸入到預(yù)設(shè)的初始人體著裝特征矩陣提取網(wǎng)絡(luò)，得到著裝特征矩陣；

采用預(yù)設(shè)雙核優(yōu)化算法結(jié)合所述著裝特征矩陣，對所述初始人體著裝特征矩陣提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，生成目標(biāo)人體著裝特征矩陣提取網(wǎng)絡(luò)；

所述預(yù)設(shè)雙核優(yōu)化算法包括整體比對函數(shù)和斑塊比對函數(shù)，所述著裝特征矩陣包括整體著裝特征矩陣和著裝斑塊特征矩陣，所述著裝斑塊特征矩陣包括負(fù)斑塊數(shù)組、正斑塊數(shù)組和補(bǔ)斑塊數(shù)組，所述采用預(yù)設(shè)雙核優(yōu)化模型結(jié)合所述著裝特征矩陣，對所述初始人體著裝特征矩陣提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，生成目標(biāo)人體著裝特征矩陣提取網(wǎng)絡(luò)的步驟，包括：

獲取標(biāo)準(zhǔn)整體著裝特征矩陣；

將所述標(biāo)準(zhǔn)整體著裝特征矩陣和所述整體著裝特征矩陣導(dǎo)入到所述整體比對函數(shù)，得到優(yōu)化目標(biāo)值和跟蹤目標(biāo)值；

基于所述優(yōu)化目標(biāo)值和所述跟蹤目標(biāo)值，采用反向傳播算法調(diào)整所述初始人體著裝特征矩陣提取網(wǎng)絡(luò)的整體參數(shù)，直至所述跟蹤目標(biāo)值等于所述優(yōu)化目標(biāo)值；

其中，所述整體比對函數(shù)包括第1加法器模塊、第1除法器模塊、第2除法器模塊、第1自然對數(shù)模塊、第2自然對數(shù)模塊，所述將所述標(biāo)準(zhǔn)整體著裝特征矩陣和所述整體著裝特征矩陣導(dǎo)入到所述整體比對函數(shù)，得到優(yōu)化目標(biāo)值和跟蹤目標(biāo)值的步驟，包括：

將所述標(biāo)準(zhǔn)整體著裝特征矩陣和所述整體著裝特征矩陣導(dǎo)入到所述第1加法器模塊；

將所述整體著裝特征矩陣導(dǎo)入到所述第1除法器模塊，結(jié)合所述第1加法器模塊的輸出后，輸入到所述第1自然對數(shù)模塊，得到優(yōu)化目標(biāo)值；

將所述標(biāo)準(zhǔn)整體著裝特征矩陣導(dǎo)入到所述第2除法器模塊，結(jié)合所述第1加法器模塊的輸出后，輸入所述第2自然對數(shù)模塊，得到跟蹤目標(biāo)值；

獲取標(biāo)準(zhǔn)著裝斑塊特征矩陣；

將所述著裝斑塊特征矩陣和所述標(biāo)準(zhǔn)著裝斑塊特征矩陣導(dǎo)入到所述斑塊比對函數(shù)，得到斑塊優(yōu)化目標(biāo)值和斑塊跟蹤目標(biāo)值；

基于所述斑塊優(yōu)化目標(biāo)值和所述斑塊跟蹤目標(biāo)值，采用所述反向傳播算法調(diào)整所述初始人體著裝特征矩陣提取網(wǎng)絡(luò)的斑塊參數(shù)，直至所述斑塊跟蹤目標(biāo)值等于所述斑塊優(yōu)化目標(biāo)值；

當(dāng)所述跟蹤目標(biāo)值等于所述優(yōu)化目標(biāo)值，且所述斑塊跟蹤目標(biāo)值等于所述斑塊優(yōu)化目標(biāo)值時(shí)，生成目標(biāo)人體著裝特征矩陣提取網(wǎng)絡(luò)；

其中，所述斑塊比對函數(shù)包括第1乘法器、第1除法器、第2乘法器、第2除法器、第3乘法器、第1設(shè)定模塊、第3除法器、第1指數(shù)計(jì)算模塊、第2指數(shù)計(jì)算模塊、第3指數(shù)計(jì)算模塊、第1累加計(jì)算模塊、第2累加計(jì)算模塊、第1加法模塊、第2加法模塊、第4除法器、第5除法器、第2設(shè)定模塊、第3設(shè)定模塊、第4乘法器、第5乘法器、第1自然對數(shù)模塊和第2自然對數(shù)模塊，所述將所述著裝斑塊特征矩陣和所述標(biāo)準(zhǔn)著裝斑塊特征矩陣導(dǎo)入到所述斑塊比對函數(shù)，得到斑塊優(yōu)化目標(biāo)值和斑塊跟蹤目標(biāo)值的步驟，包括：

分別將所述負(fù)斑塊數(shù)組、所述正斑塊數(shù)組和所述補(bǔ)斑塊數(shù)組輸入至所述第1乘法器、所述第2乘法器和所述第3乘法器與所述標(biāo)準(zhǔn)著裝斑塊特征矩陣相乘；

將所述第1乘法器、所述第2乘法器和所述第3乘法器的輸出一一導(dǎo)入到所述第1除法器、所述第2除法器和所述第3除法器，分別與所述第1設(shè)定模塊輸出的綜合調(diào)整系數(shù)相除；

將所述第1除法器、所述第2除法器和所述第3除法器的輸出一一導(dǎo)入到所述第1指數(shù)計(jì)算模塊、所述第2指數(shù)計(jì)算模塊和所述第3指數(shù)計(jì)算模塊進(jìn)行指數(shù)計(jì)算；

將所述第1指數(shù)計(jì)算模塊的輸出導(dǎo)入至所述第1累加計(jì)算模塊進(jìn)行累加，并將累加結(jié)果輸入至所述第1加法模塊與所述第2指數(shù)計(jì)算模塊的輸出進(jìn)行相加；

將所述第3指數(shù)計(jì)算模塊的輸出導(dǎo)入至所述第2累加計(jì)算模塊進(jìn)行累加，并將累加結(jié)果輸入至所述第2加法模塊與所述第2指數(shù)計(jì)算模塊的輸出進(jìn)行相加；

將所述第1加法模塊的輸出與所述第2指數(shù)計(jì)算模塊的輸出進(jìn)行相除，并將相除結(jié)果輸入至所述第1自然對數(shù)模塊進(jìn)行對數(shù)運(yùn)算，將對數(shù)運(yùn)算結(jié)果與所述第2設(shè)定模塊輸出的調(diào)整系數(shù)a在所述第4乘法器內(nèi)相乘，得到斑塊優(yōu)化目標(biāo)值；

將所述第2加法模塊的輸出與所述第2指數(shù)計(jì)算模塊的輸出進(jìn)行相除，并將相除結(jié)果輸入至所述第2自然對數(shù)模塊進(jìn)行對數(shù)運(yùn)算，將對數(shù)運(yùn)算結(jié)果與所述第3設(shè)定模塊輸出的調(diào)整系數(shù)b在所述第5乘法器內(nèi)相乘，得到斑塊跟蹤目標(biāo)值。