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公开(公告)号：CN109522580A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201810229106.7
申请日：2018-03-20
Applicant: 广东电网有限责任公司清远供电局
Abstract: 本发明提供一种基于变电站区域重要程度的监控摄像头布点方法，包括如下步骤：(1)获取整个变电站的平面分布图并对其栅格化；(2)设置各小区域的监控重要程度；(3)给定变电站中可安装摄像头的小区域集合；(4)以实际的摄像头覆盖情况与期望覆盖情况之间的平均差异最小为目标函数，以给定的摄像头安装数量为成本约束，建立摄像头布点优化模型；(5)采用遗传算法求解监控摄像头布点优化模型，得到摄像头优化布点安装方案。本发明提出了一种基于变电站区域重要程度的监控摄像头布点方法，可用于确定变电站内监控摄像头的安装布点位置，增强对变电站内重点设备和重点区域的监控程度，实现在有限监控摄像头资源条件下的最优化配置。
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公开(公告)号：CN109101922A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810913117.7
申请日：2018-08-10
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司清远供电局
Abstract: 本发明提供了一种作业人员着装分析方法、装置及电子设备，涉及图像识别技术领域，该方法包括：获取RGB颜色空间的人体图像；将该人体图像按照预先确定的结构比例分成多个单元格；根据每个单元格中各个像素点的像素值生成该单元格的梯度直方图；根据每个单元格中各个像素点在RGB颜色空间的颜色值生成该单元格的颜色直方图；根据各个单元格的梯度直方图和颜色直方图、以及预先训练的分类器，确定该人体图像对应的着装分析结果。这样根据真实人体和服装结构的差异将人体图像分解成多个单元格，再基于服装的颜色和形状对每个单元格进行局部特征提取，大大降低了计算复杂度，提高了着装分析的识别准确率，增强了在复杂环境中的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108664886A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810229497.2
申请日：2018-03-20
Applicant: 广东电网有限责任公司清远供电局
Abstract: 本发明涉及一种适应变电站进出监控需求的人脸快速识别方法。上述适应变电站进出监控需求的人脸快速识别方法，包括以下步骤：首先，将待识别图像输入参数已知的YOLO神经网络并输出图像中每个人的边界框；其次，从所述边界框中提取出人物图片并依次形成一系列子图片；再次，对所述子图片进行灰度化处理并计算得到待识别的人脸特征值；最后，根据所述待识别的人脸特征值与人脸数据库中各人脸特征值的距离以得出人脸识别结果。本发明提出了一种适应变电站进出监控需求的人脸快速识别方法，可对监控视频出现的人员进行实时分析，能够全面地提升变电站人员进出安全系数，对变电站的安全工作具有重要的意义。
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