随着计算机视觉近几年的发展, 相关工作者越来越侧重人工智能算法在电力安全管控系统的实际应用. 本文针对电力检修工作人员安全带规范问题, 基于Mask R-CNN算法提出了一种新型高空作业安全带低挂高用违规检测算法, 实时高效率完成作业者安全带违规检测问题. 针对安全带挂环违规现象的复杂性和场景多变性等问题, 本文提出实用于安全带检测和人体关键点信息相结合检测的Mask-Keypoints R-CNN新型高空作业安全带违规挂法的检测方法, 该算法基于人体关键点定位检测模块进行裁剪人体关键部位有用安全带数据集, 结合安全带检测模块进行判断作业人员违规情况, 算法本身具有很强的实用性和高效性, 并取得了较高的精确率.

企业数字化转型的关键点，共8点。

结构化光内窥镜中基于特征的图像配准 该存储库包含基于深度学习的图像配准，用于结构化光内窥镜检查。 该方法是通过使用喉部记录对激光投射的关键点（功能）进行分类而开发的。 该方法包含一个预处理步骤，在该步骤中执行语义分割以定位关键点。 然后执行图像配准，以将不规则放置的关键点转换为规则放置的图案。 在后处理步骤中，使用最近邻居方法和排序算法对各个关键点进行分类。 实现驻留在包endolas（内镜检查+拉斯ER）和示范在演示提供。 此外，该数据集LASTEN，其用于训练和评估在数据中给出。 安装 下载资源库。 激活所需的python环境，该环境至少包含Python 3.7。 在存储库中，使用以下命令运行setup.py： pip install . 现在，将endolas软件包安装在您的环境中，包括资源和其他必需的软件包。 演示版 管道可以根据图像对关键点进行预测，方法如下： 'jupy

从传统方法到深度学习，人脸关键点检测方法综述，非常系统的总结。

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西电捷通美国专利申请实操指引 解读美国专利IDS的关键点.

基于骨骼的行为识别模型AGCN文献阅读笔记

对强噪声且密度不均匀的点云进行高效、高精度配准是一个难题。针对此难题,提出一种基于关键点提取与优化迭代最近点(ICP)的点云配准算法。在粗配准中,将体素格滤波与法向距离关键点的提取相结合,计算关键点的快速点特征直方图以进行特征匹配,然后采用对应关系估计优化随机采样一致性(RANSAC)算法以进行误匹配剔除。在精配准中,采用最优节点优先(BBF)算法搜索k-d tree最近点,设定动态阈值消除误配对,最后利用基于“点到三角面”模型的加速ICP算法计算配准向量。通过对模型点云和建筑物点云进行配准,将所提算法与其他常用的算法进行比较分析。实验表明,所提算法具有良好的稳健性和抗噪性,能显著提升配准速度和配准精度。