基于深度学习的人脸识别技术在电力巡检机器人中的应用研究

• 作者: 张丹 洪永健 王天安 王致 马力
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 卷积神经网络 巡检机器人 安防
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 36-38
• 页数: 3页
• 分类号: TP27
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.02.036

摘要

人脸识别技术是提取及比对脸部特征信息进而鉴别身份的生物识别技术.针对电力巡检机器人视频监控中的身份鉴别问题,本文采用深度学习技术中最前沿的卷积神经网络算法作为人脸识别的核心算法,重点研究卷积神经网络在人脸识别中的实现过程,进而完成实验室的姿态变化人脸检测性能测试以及现场环境下的电力巡检机器人实时人脸识别测试.试验结果显示卷积神经网络算法可以准确完成身份鉴别,极大地提高了变电站中电力巡检机器人的人脸识别能力与安防能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马力		4	13	2.0	3.0
2	王致		3	11	2.0	3.0
3	张丹		1	1	1.0	1.0
4	洪永健		4	14	2.0	3.0
5	王天安		1	1	1.0	1.0