针对电力设施智能监控系统中目标人员及其穿戴特征，本文提出了一种高鲁棒性的检测方法。首先采集行人的目标正样本，以及所要监控的场景中无行人目标的负样本，接着基于HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征以及线性SVM(Support Vector Machine)训练行人检测的分类器，检测进入场景中的行人目标；对检测到的行人的头部、腰部区域，采用HSV色彩模型判断人员是否进行安全着装，及时预警，避免危险发生。本文将目标识别及穿戴特征分析技术应用于电力设施作业现场监控