基于PSPNet的变电站人员巡检危险行为检测

摘要

视频监控已被广泛地应用于变电站安全管控环节.然而,目前变电站的视频监控模式仍属于"被动监控",缺乏监控视频的实时、智能分析,以及异常情况的智能警报.该文提出了 一种基于PSPNet(pyramid scene parsing network)语义分割模型的变电站人员危险行为检测模型,用于提高变电站安全管控的智能化水平.通过对变电站场景下的人员与安全通道的语义分割,以及基于形态学处理的轮廓滤波和外轮廓提取,最终根据人员轮廓和安全通道轮廓的交并关系,自动判断人员是否离开安全通道进入危险区域.结果显示,该文算法鲁棒性好,且具有较快的处理速度.