基于Tensorflow的电力系统施工人员着装智能识别技术研究

• 作者: 李文辉
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 电力施工安全 着装识别 深度学习 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4706.2018.09.028

摘要

随着社会的飞速发展和经济水平的日益提高,人们对电力资源的使用需求量也在逐步增加.电力工程施工安全与电力系统的正常稳定运行有直接关系,提高电力施工的安全水平和管理效率一直都是电力领域研究和探索的热门话题.电力施工安全涉及方方面面的内容,其中施工人员的着装规范是十分重要的一部分,然而由于施工环境的复杂性,监管人员对施工人员着装的监督往往存在着一定的困难,很难实现实时有效的监督.近年来,人工智能、深度学习技术成为科学领域研究的热门话题,本项目试图基于人工智能技术和Tensorflow深度学习框架,对施工人员着装进行识别,并最终实现智能化管理系统,为打造运行稳定、安全的综合电网奠定良好的基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文辉		6	12	2.0	3.0