【着装识别】基于机器视觉实现变电站内巡检人员着装判别附Matlab代码

原创于 2025-08-14 19:51:48 发布 · 618 阅读

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🔥 内容介绍

变电站作为电力系统的核心枢纽，其安全运行直接关系到电网的稳定与可靠。巡检人员在变电站内作业时，规范着装是保障人身安全的重要防线 —— 安全帽、绝缘手套、防护服等防护装备能有效降低触电、高空坠落等风险。基于机器视觉技术实现巡检人员着装的自动判别，可实时监控着装合规性，及时预警违规行为，为变电站安全管理提供智能化支撑。

着装判别系统的核心技术框架

机器视觉的技术基础

机器视觉技术通过模拟人类视觉系统，利用摄像头等传感器获取图像信息，再通过计算机算法对图像进行分析、处理和理解，最终实现对目标的识别与判断。在变电站着装判别场景中，该技术的核心是从巡检人员的图像中提取着装特征（如颜色、纹理、轮廓等），并与预设的规范着装标准进行比对，从而判定是否符合要求。相较于人工检查，机器视觉具有实时性强、客观性高、可全天候工作等优势，尤其适合变电站这类需要持续监控的工业场景。

着装规范的特征定义

变电站巡检人员的着装规范具有明确的行业标准，这些标准为机器视觉识别提供了清晰的特征依据。例如：安全帽通常要求为红、黄、蓝等醒目的纯色，且需带有反光条；防护服多为特定颜色（如藏青色）的长袖工装，材质具有绝缘特性；绝缘手套为专用的深色橡胶制品，需完全覆盖手腕。这些特征可转化为机器可识别的参数 —— 颜色区间（如安全帽的 RGB 值范围）、形状特征（如手套的轮廓边缘）、纹理特征（如防护服的布料纹理）等，构成着装判别模型的训练样本和判断依据。

着装判别系统的实现流程

图像采集与预处理

在变电站内关键区域（如设备区入口、高压设备周边）部署高清摄像头，实时采集巡检人员的动态图像或视频流。由于变电站环境可能存在光照不均（如强光直射、阴影区域）、设备反光、粉尘干扰等问题，需对采集的图像进行预处理：通过直方图均衡化改善光照差异，采用高斯滤波去除噪声，利用图像分割技术分离前景（巡检人员）与背景（设备、墙壁等），为后续特征提取奠定基础。

特征提取与分类识别

采用深度学习算法（如卷积神经网络 CNN）进行特征提取与分类。首先，通过大量标注好的合规 / 违规着装图像训练模型：输入层接收预处理后的图像，卷积层通过卷积核提取局部特征（如安全帽的颜色块、防护服的边缘线条），池化层压缩特征维度并保留关键信息，全连接层将提取的特征映射到分类标签（“合规” 或 “违规”）。针对复杂场景，可引入目标检测算法（如 YOLO、Faster R-CNN），同时识别巡检人员的多个着装部位（安全帽、上衣、手套等），分别判断每个部位的合规性，再综合得出整体判别结果。