基于视觉定位技术的水力发电厂入侵人员UWB定位方法

摘要：

为了实现复杂环境下入侵人员精准定位,研究开发了基于视觉定位技术的水力发电厂入侵人员 UWB 定位方法.该方法利用双目视觉技术,将采集到的入侵人员图像作为深度学习网络的输入,并在深度学习网络中引入用于多特征提取的金字塔网络层、用于空间上下文增强的空洞卷积层,实现水力发电厂入侵人员检测;利用优化 UWB定位技术计算标签位置,完成水力发电厂入侵人员定位.该方法可清晰采集入侵人员图像,有效检测入侵人员,并完成不同干扰环境下的入侵人员精准定位,实时追踪入侵人员行动轨迹,并对入侵行为实施相应预警.

关键词：视觉定位技术、水力发电厂、入侵人员、UWB定位、深度学习、最小二乘法

所属期刊栏目：49

分类号：TP242(自动化技术及设备)

在线出版日期：2023-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：109-114