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【精彩论文】基于机器学习和图像识别的电力作业现场安全监督方法
观点凝练
摘要：针对电力作业现场人员误入危险区域的安全问题，开展人员闯入检测的研究，首先利用梯度方向直方图（histogram of oriented gradient，HOG）和支持向量机（support vector machine，SVM）进行完全帧的人员检测，然后利用基于OpenCV的图像处理技术判断人员是否闯入警戒区域。通过视频监控设备采集作业现场图像，采用上述方法实时识别现场人员及其危险行为，并发出告警信号。实验结果表明，检测结果准确率达到92%，实现了电力作业现场安全监督自动化，显著提升了作业现场安全水平。
结论：本文针对电力作业现场安全监督问题，为了实现作业人员闯入危险警戒区域图像实时识别，提出了一种首先采用HOG+SVM进行人员检测，然后利用基于OpenCV图像处理技术检测人员是否闯入警戒区域的方法。文章阐述了HOG特征提取的具体步骤，SVM分类器工作流程以及人员闯入的检测算法。本文方法只提取HOG作为描述特征，计算复杂度低，满足安全监督实时性和警告即时性的要求。实验结果表明，方法的检测准确率达到了92%。当人员存在部分遮挡时，检测效果会不理想。虽然目标存在姿态的变化，但是人员与固定物件之间的相对位置会存在一定关系，故可以尝试将相对位置信息提取作为特征，并参照语义模型的描述方式来对检测器进行改善。
引文信息
常政威, 彭倩, 陈缨. 基于机器学习和图像识别的电力作业现场安全监督方法[J]. 中国电力, 2020, 53(4): 155-160.CHANG Zhengwei, PENG Qian, CHEN Ying. Safety supervision method for power operation site based on machine learning and image recognition[J]. Electric Power, 2020, 53(4): 155-160.往期回顾
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审核：方彤
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