技术摘要：
本发明公开了一种基于ResNet101特征金字塔的变电站违规行为识别方法。采集包含变电站工作人员各类违规行为样本图片；并标记类别获得原始训练集；尺度缩放处理，获得缩放后的训练集；采用已知数据集输入ResNet101特征金字塔模型进行预训练，再将缩放后的训练集输入预训  全部
背景技术：
安全是工业生产的主旋律，工作人员的规范行为是保障安全生产的重要前提。据 统计，未穿安全帽、工作服、安全马甲等违规行为，是导致安全生产事故的重要原因之一。随 着视频监控系统的普及，针对现场工作人员违规行为的实时监管成为可能。然而，目前大多 数监管依赖于人工过滤监控画面，存在人力成本大、容易误判、缺乏客观性等缺点。因此，如 果能够在变电站中实现违规行为自动识别，对于增强变电站的安全管控，保障人身和财产 安全具有重要意义。近年来，借助于图像处理技术对人员违规行为进行识别得到快速发展， 但也存在诸多难题，如适用场景较简单，鲁棒性差等。
技术实现要素：
为了解决