[发明专利]一种电网作业行为的识别方法及系统

权利要求书

1.一种电网作业行为的识别方法，其特征在于，包括：

获取电网作业现场的离线视频数据及各待监测目标的实时监控视频数据；

构建作业行为识别网络模型，根据所述离线视频数据对所述作业行为识别网络模型进行训练，得到标准作业行为识别网络模型；

根据所述标准作业行为识别网络模型，对所述实时监控视频数据进行识别，生成各所述待监测目标的识别结果。

2.根据权利要求1所述的电网作业行为的识别方法，其特征在于，所述获取电网作业现场的离线视频数据，包括：

获取所述电网作业现场的各作业人员的目标ID；

根据所述目标ID，对所述离线视频进行作业人员目标检测，提取各所述作业人员对应的视频数据帧序列。

3.根据权利要求2所述的电网作业行为的识别方法，其特征在于，所述根据所述离线视频数据对所述作业行为识别网络模型进行训练，得到标准作业行为识别网络模型，包括：

分别对各所述视频数据帧序列进行采样得到多个视频数据帧片段；

将各所述视频数据帧片段分别送入共享权重的2D卷积子网络，得到多个特征图；

将各所述特征图进行时空堆叠，生成时空特征体；

将所述时空特征体分别输入3D子网络和2D子网络进行模型训练，得到所述标准作业行为识别网络模型。

4.根据权利要求3所述的电网作业行为的识别方法，其特征在于，所述将所述时空特征体分别输入3D子网络和2D子网络进行模型训练，包括：

将所述时空特征体输入所述3D子网络进行训练，生成第一评分特征向量；

将所述时空特征体输入所述2D子网络进行训练，生成第二评分特征向量；

将所述第一评分特征向量与所述第二评分特征向量进行级联，得到评分向量；采用预设分类算法对所述评分向量进行分类，得到所述作业人员的行为类别标签。

5.根据权利要求1所述的电网作业行为的识别方法，其特征在于，所述根据所述标准作业行为识别网络模型，对所述实时监控视频数据进行识别，生成各所述待监测目标的识别结果，包括：

根据所述实时监控视频数据的采集时间顺序，从所述实时监控视频数据中提取预设帧数量的样本视频段；

将所述样本视频段输入到所述标准作业行为识别网络模型，得到与所述样本视频段对应的识别结果。

6.根据权利要求5所述的电网作业行为的识别方法，其特征在于，所述根据所述标准作业行为识别网络模型，对所述实时监控视频数据进行识别，生成各所述待监测目标的识别结果，还包括：

判断剩余的所述实时监控视频数据是否满足所述预设帧数量的要求；

当所述实时监控视频数据满足所述预设帧数量的要求时，对所述样本视频段进行更新，并返回将所述样本视频段输入到所述标准作业行为识别网络模型，得到与所述样本视频段对应的识别结果的步骤。

7.根据权利要求4所述的电网作业行为的识别方法，其特征在于，所述根据所述标准作业行为识别网络模型，对所述实时监控视频数据进行识别，生成各所述待监测目标的识别结果，还包括：

判断所述评分向量中的最大值是否大于预设阈值；

当所述评分向量中的最大值大于所述预设阈值时，则输出所述评分向量中的最大值所对应的行为类别标签。

8.一种电网作业行为的识别系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取电网作业现场的离线视频数据及各待监测目标的实时监控视频数据；

标准作业行为识别网络模型训练模块，用于构建作业行为识别网络模型，根据所述离线视频数据对所述作业行为识别网络模型进行训练，得到标准作业行为识别网络模型；

作业行为识别模块，用于根据所述标准作业行为识别网络模型，对所述实时监控视频数据进行识别，生成各所述待监测目标的识别结果。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的电网作业行为的识别方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如权利要求1-7中任一项所述的电网作业行为的识别方法。