• 设为首页
  • 加入收藏
  • 联系邮箱
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
  • English
站内检索    
 
刘甜甜,彭放,卢伟龙,潘建宏,张婉.基于YOLOv7的智能电网外部安全帽佩戴风险因素识别与检测[J].电测与仪表,2024,61(12):42-48.
LIU Tiantian,PENG Fang,LU Weilong,PAN Jianhong,ZHANG Wan.Identification and detection of external risk factors for safety helmet wearing in smart grid based on YOLOv7[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2024,61(12):42-48.
基于YOLOv7的智能电网外部安全帽佩戴风险因素识别与检测
Identification and detection of external risk factors for safety helmet wearing in smart grid based on YOLOv7
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2024.12.006
中文关键词:  智能电网  风险因素  识别  检测  YOLOv7
英文关键词:smart grid, risk factors, identification, detection, YOLOv7
基金项目:国家电网有限公司科技项目(SGSJ0000FXJS2100093)
              
作者中文名作者英文名单位
刘甜甜LIU Tiantian国家电网有限公司大数据中心,北京 100000
彭放PENG Fang国家电网有限公司大数据中心,北京 100000
卢伟龙LU Weilong福建亿榕信息技术有限公司,福州 350003
潘建宏PAN Jianhong国网吉林省电力有限公司,长春 130022
张婉ZHANG Wan国家电网有限公司大数据中心,北京 100000
摘要点击次数: 372
中文摘要:
      在电网施工作业过程中,安全帽的正确佩戴对于保护作业人员的人身健康、保证作业项目的顺利进行甚至电网的安全运行具有重要意义。针对智能电网施工作业过程中作业人员未正确佩戴安全帽带来的外部风险因素问题,基于YOLOv7目标检测模型设计了一种作业人员安全帽佩戴在线检测识别系统。文章在智能电网安全帽佩戴在线检测系统架构的基础上分析了YOLOv7模型的结构及其应用,进而基于改进的数据集对所述方法的性能和效果进行了分析验证。实验结果表明,相比于前代模型,YOLOv7具有更精确的检出率及更快的检测速度,能够更好地满足智能电网作业人员安全帽佩戴外部风险因素的实时检测需求。
英文摘要:
      In the process of power grid construction, safety helmet is of great significance for protecting the personal health, ensuring the smooth operation of project and even the safety of power grid. Considering the external risk factors caused by incorrect wearing of safety helmets of operators, we design an online detection and identification system for safety helmets wearing based on YOLOv7 model. We first analyze the structure and application of YOLOv7 model based on the online detection system architecture of smart grid helmet wearing, and then, analyze and verify the performance and effect of the proposed method using an improved data set. The experiment results show that compared with the previous generation models, YOLOv7 has a more accurate detection rate and faster detection speed, which can better meet the real-time detection requirements of external risk factors for safety helmets wearing in smart grid.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭
  • 哈尔滨电工仪表研究所有限公司
  • 中国电工仪器仪表信息网
  • 中国仪器仪表学会
  • 中华人民共和国新闻出版总署
  • 中国科技期刊编辑学会
  • 黑龙江省科学技术协会
  • 编辑之家
  • 中国知网
  • 万方数据库
  • 维普网
  • 北极星电力网
  • 中华中控网
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
地址:哈尔滨市松北区创新路2000号    邮编:150028
邮箱:dcyb@vip.163.com    电话:0451-86611021;87186023
© 2012 电测与仪表    哈公网监备2301003445号
黑ICP备11006624号-1
技术支持:北京勤云科技发展有限公司