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基于激光雷达与CNN的电力作业现场危险行为识别方法
1
作者
张宏宇
陈波
+2 位作者
杨闰熹
李聪
赵文祎
《现代雷达》
2025年第9期85-91,共7页
电力作业现场的危险行为识别对图像空间坐标要求较高,受到光照环境影响容易使点云直方图掺杂较多不良信息,导致目标姿态估计在空间关键点坐标中出现偏移或特征信息重叠,无法将具有较高关联程度的特征量与风险行为进行匹配,从而影响危险...
电力作业现场的危险行为识别对图像空间坐标要求较高,受到光照环境影响容易使点云直方图掺杂较多不良信息,导致目标姿态估计在空间关键点坐标中出现偏移或特征信息重叠,无法将具有较高关联程度的特征量与风险行为进行匹配,从而影响危险行为识别输出结果的准确性。为此,文中提出了基于激光雷达与卷积神经网络(CNN)的电力作业现场危险行为识别方法。该方法应用激光雷达设备采集电力作业现场点云数据,采用统计滤波对其进行处理;以此为基础,构建危险行为识别CNN模型,将特征图转换为二维投影图像形式,与危险行为进行匹配,以确定特征图属于危险行为范畴,实现了危险行为的有效识别。测试结果显示:设计方法获得的危险行为识别结果与测试危险行为等级一致,危险行为识别灵敏度最大值为0.98,危险行为识别特异性最大值为0.94,充分证实了该方法具备较佳的危险行为识别性能。
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关键词
电力作业现场
卷积神经网络
危险行为识别
激光雷达
识别性能测试
危险行为分级
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职称材料
题名
基于激光雷达与CNN的电力作业现场危险行为识别方法
1
作者
张宏宇
陈波
杨闰熹
李聪
赵文祎
机构
国网北京市电力公司
出处
《现代雷达》
2025年第9期85-91,共7页
基金
国网北京市电力公司科技资助项目(520234230004)。
文摘
电力作业现场的危险行为识别对图像空间坐标要求较高,受到光照环境影响容易使点云直方图掺杂较多不良信息,导致目标姿态估计在空间关键点坐标中出现偏移或特征信息重叠,无法将具有较高关联程度的特征量与风险行为进行匹配,从而影响危险行为识别输出结果的准确性。为此,文中提出了基于激光雷达与卷积神经网络(CNN)的电力作业现场危险行为识别方法。该方法应用激光雷达设备采集电力作业现场点云数据,采用统计滤波对其进行处理;以此为基础,构建危险行为识别CNN模型,将特征图转换为二维投影图像形式,与危险行为进行匹配,以确定特征图属于危险行为范畴,实现了危险行为的有效识别。测试结果显示:设计方法获得的危险行为识别结果与测试危险行为等级一致,危险行为识别灵敏度最大值为0.98,危险行为识别特异性最大值为0.94,充分证实了该方法具备较佳的危险行为识别性能。
关键词
电力作业现场
卷积神经网络
危险行为识别
激光雷达
识别性能测试
危险行为分级
Keywords
electric power operation site
convolutional neural network(CNN)
identification of dangerous behaviors
laser radar
identify performance test
classification of dangerous behaviors
分类号
TP391 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于激光雷达与CNN的电力作业现场危险行为识别方法
张宏宇
陈波
杨闰熹
李聪
赵文祎
《现代雷达》
2025
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