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摘要：傳統(tǒng)變電站行人檢測(cè)算法通常是以數(shù)字波形式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理的,無(wú)法對(duì)行人進(jìn)行精準(zhǔn)檢測(cè),針對(duì)該問(wèn)題,提出了基于深度學(xué)習(xí)的變電站多目標(biāo)行人檢測(cè)算法研究。在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,將原始圖像從RGB模型轉(zhuǎn)換為HSV模型,分別在3個(gè)通道內(nèi)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理。采用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)池化方法提取圖像特征,根據(jù)每個(gè)池化域內(nèi)部不同情況,自適應(yīng)調(diào)整對(duì)應(yīng)池化權(quán)值,借助池化因子實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像精準(zhǔn)層抽象特征的提取。利用結(jié)構(gòu)化邊緣檢測(cè)器生成邊緣圖像,選取行人候選框,將提取的結(jié)果作為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)輸入,獲取紅馬甲行人在變電站的全部信息,通過(guò)具體檢測(cè)過(guò)程,完成多目標(biāo)行人檢測(cè)。在INRIA行人數(shù)據(jù)集支持下進(jìn)行算法驗(yàn)證,并由結(jié)果可知,該算法最高檢測(cè)精準(zhǔn)度可達(dá)到98%,為變電站行人安全提供保障。

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