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Safety Compliance Monitoring in Power Work under Adverse Image Conditions
编号：23
访问权限：仅限参会人
更新：2025-10-11 22:14:28 浏览：1次
张贴报告
报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）
报告时间：暂无持续时间
所在会场：[暂无会议] [暂无会议段]
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摘要
确保电力系统现场工作人员穿着反光背心和其他个人防护装备对于维护作安全和合规性至关重要。然而，对此类安全装备的基于图像的识别可能会受到视觉干扰（如运动模糊和照明不足）的显着影响，这些干扰在现实世界的户外监控环境中很常见。为了增强复杂条件下检测的鲁棒性，本研究提出了一种针对电力运行场景的图像增强策略。具体而言，采用高斯模糊和亮度降低技术来模拟运动引起的模糊、阴天和夜间照明等不利条件。增强后的图像被纳入模型训练和评估中。实验结果表明，所提方法有效提高了各种视觉条件下安全合规性的识别准确性，显示出较强的适应性和实用价值。该方法为户外电力系统运行中的智能监控和安全管理提供了技术支持。
关键词
Electric power operation, Image augmentation, Personal protective equipment, Reflective vest detection, YOLOv8
报告人
雨晴 罗
doctor 华中科技大学稿件作者
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重要日期
-
会议日期
11月07日
2025
至11月09日
2025
-
10月12日 2025
初稿截稿日期
-
10月20日 2025
注册截止日期
主办单位
IEEE西南交通大学IAS学生分会
承办单位
西南交通大学电气工程学院
SPACI车网关系研究室
四川大学电力系统稳定与高压直流输电研究团队
SPACI车网关系研究室
四川大学电力系统稳定与高压直流输电研究团队
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