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基于S-RBFNN的变电作业人员着装图像识别算法
基于S-RBFNN的变电作业人员着装图像识别算法
作者:
周俊煌
孔婉菲
李聪
胡金磊
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
变电作业人员
着装图像识剐
Q邻域敏感度
径向基神经网络
摘要:
在室外复杂的作业环境中,现有的传统径向基神经网络着装识剐算法的识别精度不够高且漏警率偏高.在变电站作业现场中,若采用人工智能图像识别技术来辅助进行安全监察,不仅能及时制止作业人员的着装违章行为,还可大大降低作业风险.为此,提出一种基于样本Q邻域敏感度的径向基神经网络着装识别算法.该算法首先提取作业人员图像的头盔、上衣和下衣3部分的形状和颜色特征向量;然后采用蒙特卡洛法随机采样训练样本邻域中的点,以扩充样本的数量并降低分类器输出的波动性,进而构建考虑样本邻域敏感度的损失函数;最后采用高斯牛顿法迭代求解隐含层到输出层的权值,建立以高斯函数为基函数的径向基神经网络分类器.仿真结果表明,基于敏感度的径向基神经网络图像识别算法能有效降低漏警率,在实际应用中鲁棒性更强.
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文献信息
篇名
基于S-RBFNN的变电作业人员着装图像识别算法
来源期刊
广东电力
学科
工学
关键词
变电作业人员
着装图像识剐
Q邻域敏感度
径向基神经网络
年,卷(期)
2019,(9)
所属期刊栏目
智能优化算法及机器人技术
研究方向
页码范围
124-130
页数
7页
分类号
TM08|TP391.41|X924
字数
5123字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1007-290X.2019.009.016
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
胡金磊
19
53
5.0
6.0
2
李聪
中国南方电网有限责任公司安全监管部
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周俊煌
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二级引证文献(0)
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
变电作业人员
着装图像识剐
Q邻域敏感度
径向基神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广东电力
主办单位:
广东电网公司电力科学研究院
广东省电机工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-290X
CN:
44-1420/TM
开本:
大16开
出版地:
广州市东风东路水均岗8号
邮发代号:
创刊时间:
1988
语种:
chi
出版文献量(篇)
5373
总下载数(次)
16
总被引数(次)
27406
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