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基于YOLO v8算法的变电站视频监控多目标智能跟踪方法
被引量：
1
1
作者
李奕炜
骆立实
+5 位作者
赵波
何红亮
李维江
武建松
王晋元
周可新
《电信科学》
北大核心
2025年第3期179-189,共11页
现阶段我国智能电网建设迅速发展,对变电站视频监控系统提出了更高的多样化、智能化需求。针对现有变电站视频监控摄像头对人员、车辆、异常入侵识别精度不足的问题,提出了一种基于YOLO v8算法的变电站视频监控多目标智能跟踪方法。首先...
现阶段我国智能电网建设迅速发展,对变电站视频监控系统提出了更高的多样化、智能化需求。针对现有变电站视频监控摄像头对人员、车辆、异常入侵识别精度不足的问题,提出了一种基于YOLO v8算法的变电站视频监控多目标智能跟踪方法。首先,利用YOLO v8算法对变电站目标进行监测,通过采样算法加大感受野进而提升数据特征融合能力,采用注意力机制识别远处微小目标;然后,基于卡尔曼滤波器和变电站摄像头运动防抖,将YOLO v8监测到的信息输入BoTSORT算法,完成多场景多目标下的变电站视频监控目标智能跟踪;最后,实验验证表明,该方法相比于YOLO v5、YOLO v7算法,目标识别平均精度均值分别提升了9.73个百分点、5.28个百分点,目标跟踪精度分别提升了12.34个百分点、8.41个百分点,提升了变电站视频监控系统智能化水平。
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关键词
变电站视频监控系统
yolo
v8
算法
多目标智能跟踪
注意力机制
卡尔曼滤波器
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职称材料
基于关键点检测的服装廓形识别
被引量：
2
2
作者
陶金之
夏明
王伟
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期142-148,共7页
为精准且快速地实现对服装廓形的判断,以秀场连衣裙为研究对象,提出了基于关键点检测的服装廓形分类算法。使用YOLO v8-Pose模型对秀场连衣裙进行关键点检测,提取服装的肩部、胸部、腰部、臀部和底摆两侧共10个关键点,并生成服装廓形图...
为精准且快速地实现对服装廓形的判断,以秀场连衣裙为研究对象,提出了基于关键点检测的服装廓形分类算法。使用YOLO v8-Pose模型对秀场连衣裙进行关键点检测,提取服装的肩部、胸部、腰部、臀部和底摆两侧共10个关键点,并生成服装廓形图。通过加入Sobel边缘提取算法改进的DenseNet网络深度提取服装廓形特征,采用余弦相似度算法将其与标准的廓形库中提取的特征相比较,最终实现服装廓形的判别与分类。结果表明,该方法能够快速且准确地实现服装廓形的分类,廓形分类准确率达到了95.9%。
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关键词
服装
廓形分类
yolo
v8
-Pose
关键点检测
DenseNet网络
相似度算法
连衣裙
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职称材料
题名
基于YOLO v8算法的变电站视频监控多目标智能跟踪方法
被引量：
1
1
作者
李奕炜
骆立实
赵波
何红亮
李维江
武建松
王晋元
周可新
机构
国网冀北电力有限公司超高压分公司
出处
《电信科学》
北大核心
2025年第3期179-189,共11页
文摘
现阶段我国智能电网建设迅速发展,对变电站视频监控系统提出了更高的多样化、智能化需求。针对现有变电站视频监控摄像头对人员、车辆、异常入侵识别精度不足的问题,提出了一种基于YOLO v8算法的变电站视频监控多目标智能跟踪方法。首先,利用YOLO v8算法对变电站目标进行监测,通过采样算法加大感受野进而提升数据特征融合能力,采用注意力机制识别远处微小目标;然后,基于卡尔曼滤波器和变电站摄像头运动防抖,将YOLO v8监测到的信息输入BoTSORT算法,完成多场景多目标下的变电站视频监控目标智能跟踪;最后,实验验证表明,该方法相比于YOLO v5、YOLO v7算法,目标识别平均精度均值分别提升了9.73个百分点、5.28个百分点,目标跟踪精度分别提升了12.34个百分点、8.41个百分点,提升了变电站视频监控系统智能化水平。
关键词
变电站视频监控系统
yolo
v8
算法
多目标智能跟踪
注意力机制
卡尔曼滤波器
Keywords
substation video monitoring system
yolo v8 algorithm
multi-target intelligent tracking
attention mechanism
Kalman filter
分类号
TN948.6 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于关键点检测的服装廓形识别
被引量：
2
2
作者
陶金之
夏明
王伟
机构
东华大学服装与艺术设计学院
上海市空间飞行器机构重点实验室
东华大学现代服装设计与技术教育部重点实验室
江阴逐日信息科技有限公司
出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期142-148,共7页
基金
上海市科技计划资助项目(23DZ2229032)
国家自然科学基金资助项目(12172229)。
文摘
为精准且快速地实现对服装廓形的判断,以秀场连衣裙为研究对象,提出了基于关键点检测的服装廓形分类算法。使用YOLO v8-Pose模型对秀场连衣裙进行关键点检测,提取服装的肩部、胸部、腰部、臀部和底摆两侧共10个关键点,并生成服装廓形图。通过加入Sobel边缘提取算法改进的DenseNet网络深度提取服装廓形特征,采用余弦相似度算法将其与标准的廓形库中提取的特征相比较,最终实现服装廓形的判别与分类。结果表明,该方法能够快速且准确地实现服装廓形的分类,廓形分类准确率达到了95.9%。
关键词
服装
廓形分类
yolo
v8
-Pose
关键点检测
DenseNet网络
相似度算法
连衣裙
Keywords
clothing
silhouette classification
yolo
v8
-Pose
keypoint detection
DenseNet network
similarity
algorithm
dress
分类号
TS941.17 [轻工技术与工程—服装设计与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLO v8算法的变电站视频监控多目标智能跟踪方法
李奕炜
骆立实
赵波
何红亮
李维江
武建松
王晋元
周可新
《电信科学》
北大核心
2025
1
在线阅读
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职称材料
2
基于关键点检测的服装廓形识别
陶金之
夏明
王伟
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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