一种服务于电力生产作业场景的安全监管方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种服务于电力生产作业场景的安全监管方法及系统，其方法包括采集各个不同电力作业场景的图像训练样本，并对所述图像训练样本进行特征标记；搭建图像识别神经网络，利用标记后的图像训练样本对所述图像识别神经网络进行训练，并获取最优图像识别神经网络；采集当前电力作业场景的图像样本，并基于所述最优图像识别神经网络对所述图像样本进行特征标记；获取标记后的图像样本中所包含的关键物体的相关信息，并基于所述关键物体的相关信息判断当前电力作业场景下是否出现违规操作；若是，生成对所述关键物体的违规操作告警信息。本发明专利技术实施例可对电力作业进行实时监控取证与违规操作警示，极大地降低安全风险。

【技术实现步骤摘要】
一种服务于电力生产作业场景的安全监管方法及系统
本专利技术涉及电力
，尤其涉及一种服务于电力生产作业场景的安全监管方法及系统。
技术介绍
在大规模开展电力基建和电力检修等工程项目时，现场施工作业量大且作业环境复杂，导致风险隐患高，对于作业风险较高的电力施工作业，一旦出现作业事故往往会引起重大安全事故。因此，在电力作业过程中，包括电力建设和电力检修，均需要借助各种技术手段和规范制度来提升作业的安全性。当前的电力作业通常选派管理人员进行现场监督与管理，但是该做法存在以下几点不足：1)无法在作业全程中保持高度专注；2)现场环境复杂，人工监督难以面面俱到；3)违规操作取证采样困难，且后续还需要人工复检。综上所述，依靠人工监督的方法给电力作业管理带来比较高的不确定性，对作业风险的管控仍不到位，难以保障施工人员的人身安全。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种服务于电力生产作业场景的安全监管方法及系统，通过智能化地对电力作业全程进行实时监控取证与违规操作警示，可大幅度地提升电力作业的安全性。为了解决上述问题，本专利技术提出了一种服务于电力生产作业场景的安全监管方法，所述方法包括：采集各个不同电力作业场景的图像训练样本，并对所述图像训练样本进行特征标记；搭建图像识别神经网络，利用标记后的图像训练样本对所述图像识别神经网络进行训练，并获取最优图像识别神经网络；采集当前电力作业场景的图像样本，并基于所述最优图像识别神经网络对所述图像样本进行特征标记；获取标记后的图像样本中所包含的关键物体的相关信息，并基于所述关键物体的相关信息判断当前电力作业场景下是否出现违规操作；在判断当前电力作业场景下出现违规操作之后，生成对所述关键物体的违规操作告警信息。可选的，所述利用标记后的图像训练样本对所述图像识别神经网络进行训练，并获取最优图像识别神经网络包括：利用标记后的图像训练样本对所述图像识别神经网络进行训练，获取训练后的权重因子；利用所述权重因子对所述图像识别神经网络进行优化，获取所述最优图像识别神经网络。可选的，所述关键物体的相关信息包括所述关键物体所对应的类别记号、标记框中心点位置和标记框大小信息。可选的，所述基于所述关键物体的相关信息判断当前电力作业场景下是否出现违规操作包括：将所述关键物体的相关信息导入运行逻辑判断函数进行求解，获取所述关键物体的交并比；判断所述交并比是否小于预设阈值；若所述交并比小于所述预设阈值，则判断当前电力作业场景下出现违规操作，并生成对所述关键物体的违规操作告警信息；若所述交并比大于等于所述预设阈值，则判断当前电力作业场景下未出现违规操作，并基于作业规范对当前电力作业场景进行风险提示。可选的，所述运行逻辑判断函数为：其中，xi为标记框中心点位置i所指代的关键物体，xk为标记框中心点位置k所指代的关键物体，xm为标记框中心点位置m所指代的关键物体，xn为标记框中心点位置n所指代的关键物体，R(xi)为关键物体xi的标记框大小信息，R(xk)为关键物体xk的标记框大小信息，R(xm)为关键物体xm的标记框大小信息，R(xn)为关键物体xn的标记框大小信息，y为交并比。另外，本专利技术实施例还提供了一种服务于电力生产作业场景的安全监管系统，所述系统包括：样本预采集模块，用于采集各个不同电力作业场景的图像训练样本，并对所述图像训练样本进行特征标记；网络训练模块，用于搭建图像识别神经网络，利用标记后的图像训练样本对所述图像识别神经网络进行训练，并获取最优图像识别神经网络；样本提取模块，用于采集当前电力作业场景的图像样本，并基于所述最优图像识别神经网络对所述图像样本进行特征标记；行为判断模块，用于获取标记后的图像样本中所包含的关键物体的相关信息，并基于所述关键物体的相关信息判断当前电力作业场景下是否出现违规操作；错误告警模块，用于在判断当前电力作业场景下出现违规操作之后，生成对所述关键物体的违规操作告警信息。可选的，所述网络训练模块用于利用标记后的图像训练样本对所述图像识别神经网络进行训练，获取训练后的权重因子；利用所述权重因子对所述图像识别神经网络进行优化，获取所述最优图像识别神经网络。可选的，所述关键物体的相关信息包括所述关键物体所对应的类别记号、标记框中心点位置和标记框大小信息。可选的，所述行为判断模块用于将所述关键物体的相关信息导入运行逻辑判断函数进行求解，获取所述关键物体的交并比；判断所述交并比是否小于预设阈值；若所述交并比小于所述预设阈值，则判断当前电力作业场景下出现违规操作，并跳转至所述错误告警模块执行；若所述交并比大于等于所述预设阈值，则判断当前电力作业场景下未出现违规操作，并基于作业规范对当前电力作业场景进行风险提示。可选的，所述运行逻辑判断函数为：其中，xi为标记框中心点位置i所指代的关键物体，xk为标记框中心点位置k所指代的关键物体，xm为标记框中心点位置m所指代的关键物体，xn为标记框中心点位置n所指代的关键物体，R(xi)为关键物体xi的标记框大小信息，R(xk)为关键物体xk的标记框大小信息，R(xm)为关键物体xm的标记框大小信息，R(xn)为关键物体xn的标记框大小信息，y为交并比。在本专利技术实施例中，通过图像识别神经网络可对电力作业场景进行智能化地特征提取与信息取证，并借助交并比完成违规操作识别，相比于传统的人工监督方式可大幅度地提升电力作业的安全性，保障对电力作业风险的精细化管控，同时降低人力成本与时间成本。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1是本专利技术实施例公开的一种服务于电力生产作业场景的安全监管方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例公开的一种服务于电力生产作业场景的安全监管系统的结构组成图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1示出了本专利技术实施例中的一种服务于电力生产作业场景的安全监管方法的流程示意图，所述方法包括如下：S101、采集各个不同电力作业场景的图像训练样本，并对所述图像训练样本进行特征标记；在本专利技术实施例中，首先利用终端设备在各个不同应用场景下采集电力作业的图像训练样本，其中所述图像训练样本包含符合作业规范的训练样本与不符合作业规范的训练样本；其次将所述图像训练样本通过本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种服务于电力生产作业场景的安全监管方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集各个不同电力作业场景的图像训练样本，并对所述图像训练样本进行特征标记；/n搭建图像识别神经网络，利用标记后的图像训练样本对所述图像识别神经网络进行训练，并获取最优图像识别神经网络；/n采集当前电力作业场景的图像样本，并基于所述最优图像识别神经网络对所述图像样本进行特征标记；/n获取标记后的图像样本中所包含的关键物体的相关信息，并基于所述关键物体的相关信息判断当前电力作业场景下是否出现违规操作；/n在判断当前电力作业场景下出现违规操作之后，生成对所述关键物体的违规操作告警信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种服务于电力生产作业场景的安全监管方法，其特征在于，所述方法包括：
采集各个不同电力作业场景的图像训练样本，并对所述图像训练样本进行特征标记；
搭建图像识别神经网络，利用标记后的图像训练样本对所述图像识别神经网络进行训练，并获取最优图像识别神经网络；
采集当前电力作业场景的图像样本，并基于所述最优图像识别神经网络对所述图像样本进行特征标记；
获取标记后的图像样本中所包含的关键物体的相关信息，并基于所述关键物体的相关信息判断当前电力作业场景下是否出现违规操作；
在判断当前电力作业场景下出现违规操作之后，生成对所述关键物体的违规操作告警信息。


2.根据权利要求1所述的服务于电力生产作业场景的安全监管方法，其特征在于，所述利用标记后的图像训练样本对所述图像识别神经网络进行训练，并获取最优图像识别神经网络包括：
利用标记后的图像训练样本对所述图像识别神经网络进行训练，获取训练后的权重因子；
利用所述权重因子对所述图像识别神经网络进行优化，获取所述最优图像识别神经网络。


3.根据权利要求1所述的服务于电力生产作业场景的安全监管方法，其特征在于，所述关键物体的相关信息包括所述关键物体所对应的类别记号、标记框中心点位置和标记框大小信息。


4.根据权利要求1所述的服务于电力生产作业场景的安全监管方法，其特征在于，所述基于所述关键物体的相关信息判断当前电力作业场景下是否出现违规操作包括：
将所述关键物体的相关信息导入运行逻辑判断函数进行求解，获取所述关键物体的交并比；
判断所述交并比是否小于预设阈值；
若所述交并比小于所述预设阈值，则判断当前电力作业场景下出现违规操作，并生成对所述关键物体的违规操作告警信息；
若所述交并比大于等于所述预设阈值，则判断当前电力作业场景下未出现违规操作，并基于作业规范对当前电力作业场景进行风险提示。


5.根据权利要求4所述的服务于电力生产作业场景的安全监管方法，其特征在于，所述运行逻辑判断函数为：



其中，xi为标记框中心点位置i所指代的关键物体，xk为标记框中心点位置k所指代的关键物体，xm为标记框中心点位置m所指代的关键物体，xn为标记框中心点位置n所指代的关键物体，R(xi)为关键物体xi的标记框大小信息，R(xk)为关键物体xk的标记框大小信息，R(xm)为关键物体xm的标记框大小信息，R(xn)为关键物体...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭博雅，张炜，林翔宇，朱明增，丘浩，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：广西;45