(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210994252.5 (22)申请日 2022.08.18 (71)申请人 南方电网电力科技股份有限公司 地址 510000 广东省广州市越秀区西华路 捶帽新街1-3号华业大厦附楼501-503 室 (72)发明人 李晓枫　胡春潮　胡康涛　廖颂文　 叶志健　曾智勇　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 刘晓娟 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 20/52(2022.01)G06V 10/26(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种电力安全工器具规范使用识别方法与 装置 (57)摘要 本发明公开了一种电力安全工器具规范使 用识别方法与装置， 当接收待识别作业场景视频 时， 进行图像预处理， 生成待识别图像矩阵； 从待 识别图像矩 阵提取目标肢体数据与多个目标物 件数据； 导入到全域远近度模型， 确定目标肢体 数据对应的目标全域远近度； 并将多个目标肢体 图块数据导入到全域交融度模型， 确定目标肢体 数据对应的目标全域交融度； 根据目标全域远近 度和目标全域交融度， 确定目标综合值； 比较目 标综合值与标准综合值， 判断待识别 作业场景视 频内的人员是否规范使用电力安全工器具。 解决 通过现有的监测方法进行监测， 难以甄别作业人 员与工器具之间的位置关系且识别率较低， 从而 导致无法准确的判断作业人员 是否合规使用工 器具的技 术问题。 权利要求书3页 说明书16页 附图7页 CN 115359289 A 2022.11.18 CN 115359289 A 1.一种电力安全工器具规范使用识别方法， 其特 征在于， 包括： 当接收待识别作业场景视频时， 对所述待识别作业场景视频进行图像预处理， 生成待 识别图像矩阵； 通过预设的目标数据提取网络从所述待识别图像矩阵提取目标肢体数据与多个目标 物件数据； 将多个所述目标物件数据导入到预设的全域远近度模型， 确定所述目标肢体数据对应 的目标全域远近度； 对所述目标肢体数据进行图块数据提取， 确定多个对应的目标肢体图块数据， 并将多 个所述目标肢体图块数据导入到预设的全域交融度模型， 确定所述目标肢体数据对应的目 标全域交融度； 将所述目标全域远近度和所述目标全域交融度导入预设的目标综合值模型， 确定目标 综合值； 比较所述目标综合值与预设的标准综合值， 判断所述待识别作业场景视频内的人员是 否规范使用电力安全工器具。 2.根据权利要求1所述的电力安全工器具规范使用识别方法， 其特征在于， 所述当接收 待识别作业场景视频时， 对所述待识别作业场景视频进行图像预处理， 生成待识别图像矩 阵的步骤， 包括： 对待识别作业场景视频进行裁 剪， 生成待识别人体图像； 将所述待识别人体图像转换为第一图像矩阵； 对所述第一图像矩阵执 行图像矫 正操作和图像增强操作， 得到第二图像矩阵； 对所述第二图像矩阵执 行图像标准 化操作和图像归一 化操作， 生成待识别图像矩阵。 3.根据权利要求1所述的电力安全工器具规范使用识别方法， 其特征在于， 所述通过预 设的目标数据提取网络从所述待识别图像矩阵提取目标肢体数据与多个目标物件数据的 步骤， 包括： 通过预设的目标数据提取网络从所述待识别图像矩阵提取对应的初始肢体数据与多 个初始物件数据； 通过所述目标数据提取网络对所述初始肢体数据进行透视变换， 得到对应的中间肢体 数据； 通过所述目标数据提取网络将所述中间肢体数据置于各个不同的预设背景区域， 并进 行裁剪操作， 得到对应的目标肢体数据； 通过所述目标数据提取网络对多个所述初始物件数据进行透视变换， 得到多个对应的 中间物件数据； 通过所述目标数据提取网络将多个所述中间物件数据置于各个不同的预设背景区域， 并进行裁 剪操作， 得到多个对应的目标物件数据。 4.根据权利要求1所述的电力安全工器具规范使用识别方法， 其特征在于， 所述目标肢 体数据包括多个肢体部位数据， 每个所述肢体部位数据设有对应的肢体远近序数； 所述将 多个所述目标物件数据导入到预设的全域远近度模型， 确定所述目标肢体数据对应的目标 全域远近度的步骤， 包括： 通过预设的全域远近度模型以各个所述肢体部位数据所处位置为 区域中心， 从多个所权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115359289 A 2述目标物件数据中筛选预设半径的物体区域内的待定物件数据， 并标识对应的物件远近序 数； 通过所述全域远近度模型逐一匹配与所述肢体远近序数关联的每个所述物体远近序 数， 分别计算各个所述物体 远近序数对应的初始远近度； 通过所述全域远近度模型计算全部所述初始远近度的和值， 得到所述肢体远近序 数对 应的中间远近度； 通过所述全域远近度模型计算全部所述中间远近度的和值， 得到所述目标肢体数据对 应的目标全域远近度。 5.根据权利要求1所述的电力安全工器具规范使用识别方法， 其特征在于， 所述目标肢 体图块数据包括目标肢体边缘点和目标肢体交融的物体点， 所述对所述目标肢体数据进 行 图块数据提取， 确定多个对应的目标肢体图块数据， 并将多个所述 目标肢体图块数据导入 到预设的全域交融度模型， 确定所述目标肢体数据对应的目标全域交融度的步骤， 包括： 通过预设的全域交融度模型对所述目标肢体数据进行裁剪， 生成多个对应的初始肢体 图块数据； 通过所述全域交融度模型对多个所述初始肢体图块数据进行凸形体提取， 得到多个边 缘凸形体并获取多个对应的所述目标肢体边 缘点； 通过所述全域交融度模型对多个所述边缘凸形体进行图片分割与图片筛选， 得到多个 对应的所述目标肢体交融的物体点； 将多个所述目标肢体边缘点和多个所述目标肢体交融的物体点导入到所述全域交融 度模型， 得到对应的目标全域交融度。 6.根据权利要求5所述的电力安全工器具规范使用识别方法， 其特征在于， 所述将多个 所述目标肢体边缘点和多个所述目标肢体交融的物体点导入到所述全域交融度模型， 得到 对应的目标全域交融度的步骤， 包括： 遍历所述目标肢体边 缘点； 通过所述全域交融度模型对所述目标肢体边缘点逐一匹配全部所述目标肢体交融的 物体点， 分别计算各个所述目标肢体交融的物体点对应的初始交融度； 通过所述全域交融度模型计算全部所述初始交融度的和值， 得到所述目标肢体边缘点 对应的中间交融度； 通过所述全域交融度模型计算全部所述中间交融度的和值， 得到所述对应的目标全域 交融度。 7.根据权利要求6所述的电力安全工器具规范使用识别方法， 其特征在于， 所述通过所 述全域交融度模型对所述目标肢体边缘点逐一匹配全部所述目标肢体交融的物体点， 分别 计算各个所述目标肢体交融的物体点对应的初始交融度的步骤， 包括： 对所述目标肢体边 缘点逐一匹配全部所述目标肢体交融的物体点； 采用所述目标肢体交融的物体点内的各个点坐标和每个所述目标肢体边缘点内的各 个点坐标， 按照坐标轴类型进行减法运 算， 得到各 所述坐标轴类型对应的中间坐标值； 选取绝对值最大的中间坐标值作为各个所述目标肢体交融的物体点对应的初始交融 度。 8.根据权利要求1所述的电力安全工器具规范使用识别方法， 其特征在于， 所述将所述权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115359289 A 3