【摘 要】
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变电站作为操作电压等级变化的枢纽,保证变电站内的安全规范作业是电网安全稳定建设十分重要的一环,传统的站内作业安全监管依靠人力,然而单纯依靠人力进行监管则存在监管效率低下,人力成本高,极易出现监管盲区问题。近年来,深度学习发展迅猛,越来越多的目标识别、检测技术可供利用,本文以电力系统变电站中作业区域为研究场景,针对变电站场景内电力作业人员爬梯这一行为,对作业人员爬梯状态识别算法进行了深入的研究,首先
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变电站作为操作电压等级变化的枢纽,保证变电站内的安全规范作业是电网安全稳定建设十分重要的一环,传统的站内作业安全监管依靠人力,然而单纯依靠人力进行监管则存在监管效率低下,人力成本高,极易出现监管盲区问题。近年来,深度学习发展迅猛,越来越多的目标识别、检测技术可供利用,本文以电力系统变电站中作业区域为研究场景,针对变电站场景内电力作业人员爬梯这一行为,对作业人员爬梯状态识别算法进行了深入的研究,首先利用基于HOG的传统目标检测方法对作业人员进行识别,然后就传统目标检测方法的局限性引申到选择效果更优的深度学习YOLOv3作为变电站等典型电力爬梯场景的检测算法,并在其基础之上展开相关研究,本文主要工作如下:（1）根据本文构建的变电站爬梯数据集EPOWER的特点,运用改进的K-means++聚类算法重新计算先验框的尺寸,选取更加合适尺寸的先验框来进行目标检测,使模型边框回归达到更精确的位置,提高模型目标检测效果,从而提高图像识别算法在电力爬梯场景的适用水平;（2）运用DenseNet思想,改进YOLOv3模型的特征提取网络Darknet-53,用密集连接模块代替Darknet-53中Res模块,从而更充分地利用了图像特征信息,使其更加地适合检测数据集EPOWER的中小型目标,从而进一步提高图像识别算法在电力爬梯场景的适用水平;（3）设计了一种基于YOLOv3技术的人员爬梯检测算法,算法采用经K-means++以及DenseNet技术优化之后的YOLOv3＿D1模型,并以爬梯行为中爬梯人员与梯子的“面积交并比”IOU2以及高度差作为判断是否有爬梯行为的依据,经实验证明,算法测试准确率达98.2%,满足变电站人员爬梯状态识别性能的要求。
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