基于深度学习技术的变电站人员穿戴规范分析方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习技术的变电站人员穿戴规范分析方法，属于变电站人员安全监测技术领域；包括步骤S1，采集待标注图片数据集；步骤S2，对采集到的待标注图片进行变电站人员及其穿戴标注；步骤S3，导入已标注图片对Cascade R‑CNN进行训练获得穿戴分析模型；步骤S4，将所述模型部署到服务器中，由服务器加载模型参数；步骤S5，调用模型对监控设备上传到服务器中的图片进行自动识别，测试效果；步骤S6，根据测试结果调整参数；步骤S7，调用模型自动检测监控范围内变电站工作人员有无穿戴安全装备；实现对变电站施工人员进行实时监控，及时发现未穿戴安全装备的施工人员并进行告警，提高识别精度。