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基于目标跟踪的电网带电区域施工人员行为辨识方法技术研究
1
作者
钱彬
张宇蓉
《自动化与仪器仪表》
2024年第8期189-192,共4页
研究针对电网带电区域施工人员行为监测存在的难点问题,设计了一种基于目标跟踪的人员行为辨识系统。该系统结合计算机视觉技术和传感器技术,采用双向特征金字塔网络(BiFPN)和优化损失函数的方式对YOLOv5s进行改进,并引入卡尔曼滤波模...
研究针对电网带电区域施工人员行为监测存在的难点问题,设计了一种基于目标跟踪的人员行为辨识系统。该系统结合计算机视觉技术和传感器技术,采用双向特征金字塔网络(BiFPN)和优化损失函数的方式对YOLOv5s进行改进,并引入卡尔曼滤波模型实现对施工人员行为的目标跟踪。结果显示,在NEU Pole和Baidu FSG数据集中的辨识正确率为92%以上,当准确率为0.9时,对应的召回率分别为0.82和0.84。研究系统在两种场景分别正确识别标注13个和44个。对比以上数据可知,研究系统能对电网带电区域施工人员行为进行精确辨识和实时跟踪检测。
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关键词
YOLOv5s算法
人员行为辨识
目标跟踪算法
卡尔曼滤波算法
原文传递
题名
基于目标跟踪的电网带电区域施工人员行为辨识方法技术研究
1
作者
钱彬
张宇蓉
机构
国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
出处
《自动化与仪器仪表》
2024年第8期189-192,共4页
基金
国家电网江苏省电力有限公司项目(J2022073)。
文摘
研究针对电网带电区域施工人员行为监测存在的难点问题,设计了一种基于目标跟踪的人员行为辨识系统。该系统结合计算机视觉技术和传感器技术,采用双向特征金字塔网络(BiFPN)和优化损失函数的方式对YOLOv5s进行改进,并引入卡尔曼滤波模型实现对施工人员行为的目标跟踪。结果显示,在NEU Pole和Baidu FSG数据集中的辨识正确率为92%以上,当准确率为0.9时,对应的召回率分别为0.82和0.84。研究系统在两种场景分别正确识别标注13个和44个。对比以上数据可知,研究系统能对电网带电区域施工人员行为进行精确辨识和实时跟踪检测。
关键词
YOLOv5s算法
人员行为辨识
目标跟踪算法
卡尔曼滤波算法
Keywords
YOLOv5s
algorithm
identification
of
personnel
behavior
target
tracking
algorithm
kalman
filter
algorithm
分类号
TN928 [电子电信—通信与信息系统]
TP39 [电子电信—信息与通信工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于目标跟踪的电网带电区域施工人员行为辨识方法技术研究
钱彬
张宇蓉
《自动化与仪器仪表》
2024
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