一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法技术

本申请涉及变电站管理技术领域，公开了一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法，依如下步骤实施：将完成办理工作票信息录入到计算机存储器，形成工作票信息数据池；通过具有摄像功能的设备对现场作业人员现场开展作业进行的图片数据和视频数据进行采集，将图片数据和视频数据传输并且储存到计算机存储器中；使用智能识别管理工具自动识别图片数据和视频数据，将图像信息转为数据信息；将数据信息与工作票信息数据池中的信息进行比对，若出现不一致则自动发出警告，提醒值班人员现场作业可能存在违规违章。该一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法，解决了难以对变电站作业人员进行实时监督和提醒的问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法


[0001]本申请涉及变电站管理
，具体为一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法。

技术介绍

[0002]随着社会的高速发展，安全可持续发展的要求更加的凸显，既要快速，又要安全。作为保障安全民生的电力企业，电力生产更加需要做好安全保障，“管生产必须管安全”、安全事故可以预防的生产方针，要求在日常电力生产中时刻做好现场的安全管控。
[0003]在电网开展的现场作业中，工作人员需要先根据电力安全工作规程等要求办理好相应的电气工作票，确认好工作中的工作任务、工作地点、安全措施、保障措施和注意事项，确保工作中与保留的带电部位保持足够的安全距离，避免发生走错间隔导致误操作设备发生人身、设备、电网的安全事故事件。
[0004]以往工作负责人办理电气工作票后，到现场作业时存在人为的主观性，容易发生工作失误、失职等，常常导致出现走错工作地点等严重违章行为，极大威胁了电力安全生产的底线。如何管控现场作业人员，如何保障工作人员的作业安全、如何对作业人员做好实时的监督和提醒等，是防范事故事件发生，保障人身设备安全迫切需要解决的难题。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的不足，本申请提供了一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法，解决了难以对变电站作业人员进行实时监督和提醒的问题。
[0006]为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法，依如下步骤实施：
[0007]建立工作票信息数据池：将完成办理工作票信息录入到计算机存储器，形成工作票信息数据池；
[0008]采集现场作业人员现场开展作业信息：通过具有摄像功能的设备对现场作业人员现场开展作业进行的图片数据和视频数据进行采集，将图片数据和视频数据传输并且储存到计算机存储器中；
[0009]分析现场开展作业信息：使用智能识别管理工具自动识别图片数据和视频数据，将图像信息转为数据信息；
[0010]对比工作票信息数据池与数据信息：将数据信息与工作票信息数据池中的信息进行比对，若出现不一致则自动发出警告，提醒值班人员现场作业可能存在违规违章。
[0011]优选的，所述建立工作票信息数据池包括如下步骤：
[0012]将工作票中的信息输入到固定表格模板；
[0013]程序读取表格信息，并且将表格信息填入表格矩阵
[0014][0015]其中赋值矩阵中的元素C
ij
为：
[0016]C
11
为工作票编号；C
21
为工作负责人和工作班成员姓名：C
31
为工作开始时间；C
41
为工作结束时间；C
51
为工作地点名称，空缺位置用0补充。
[0017]优选的，所述采集现场作业人员现场开展作业信息包括：
[0018]拍摄现场作业人员所持的工作票编号；
[0019]拍摄工作票上作业开始和作业结束时间；
[0020]拍摄现场作业地点设备名称编号；
[0021]拍摄工作班成员照片。
[0022]优选的，所述采集现场作业人员现场开展作业信息还包括：将拍摄得到的照片和视频放置到具有云存储功能的共享文件夹内，具有云存储功能的共享文件夹能够实时同步照片和视频。
[0023]优选的，所述采集现场作业人员现场开展作业信息还包括：利用计算机中智能识别管理工具自动下载储存在共享文件夹内的照片和视频，为后续图像识别提供数据源。
[0024]优选的，智能识别管理工具自动识别图片数据和视频数据的过程包括：
[0025]文本框检测和定位；
[0026]文本框抽取和文字识别。
[0027]优选的，所述文本框检测和定位包括
[0028]提前准备和标注好大量文字图片和标签作为训练数据作为训练和测试深度学习模型的原始数据；
[0029]将原始数据分为训练集、验证集和测试集；
[0030]使用残差神经网络对分组后的数据进行预训练和特征提取；
[0031]利用完成训练的残差神经网络对采集到的图片信息经行处理，得到预测的概率图和阈值图，从而获得二值化预测结果。
[0032]优选的，所述文本框抽取和文字识别包括：
[0033]使用密集卷积神经网络对文本框进行局部编码和特征提取；
[0034]使用循环神经网络对文本框特征序列进行全局编码，学习序列中的特征向量并输出预测标签的分布；
[0035]表格中的文字结果最终按照行列输出工作票等信息，生成现场作业信息矩阵
[0036][0037]其中，矩阵中的元素A
ij
为：
[0038]A
11
为工作票编号；A
21
为工作负责人和工作班成员姓名：A
31
为当前工作时间；A
41
为当前工作时间；A
51
为工作地点名称，空缺位置用0补充。
[0039]优选的，所述对比工作票信息数据池与数据信息包括比对C
ij
和A
ij
，判断现场作业
的安全情况并实现告警；
[0040]A
1j
与C
1j
不一致时，告警“现在作业与许可作业不一致，禁止作业开展！”；
[0041]A
2j
与C
2j
不一致时，告警“现场作业人员与许可人员不一致！”；
[0042]A
3j
不在C
3j
与C
4j
之间时，告警“工作开始时间不在计划时间内！”；
[0043]A
4j
不在C
3j
与C
4j
之间时，告警“工作时间超期！”；
[0044]A
5j
与C
5j
不一致时，告警“工作地点不在许可工作范围！”。
[0045]本申请提供了一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法，具备以下有益效果：
[0046]该基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法，通过采集现场作业人员现场开展作业信息，对现场作业情况进行第一时间的数据采集，实现了作业管控的实时性监督；将采集的数据通过信息化的数据传输，传递到值班室等监管后台，解决了由于空间距离限制无法近距离监督作业人员的问题；通过采用数据预处理、图像识别、作业地点正确性自动判别、自动告警等智能化手段，现实对现场作业人员的有效管控，大大提升了作业安全管控的质量和效率，保障了作业安全，解决了难以对变电站作业人员进行实时监督和提醒的问题。
附图说明
[0047]为了更清楚地说明本申请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，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法，其特征在于，依如下步骤实施：建立工作票信息数据池：将完成办理工作票信息录入到计算机存储器，形成工作票信息数据池；采集现场作业人员现场开展作业信息：通过具有摄像功能的设备对现场作业人员现场开展作业进行的图片数据和视频数据进行采集，将图片数据和视频数据传输并且储存到计算机存储器中；分析现场开展作业信息：使用智能识别管理工具自动识别图片数据和视频数据，将图像信息转为数据信息；对比工作票信息数据池与数据信息：将数据信息与工作票信息数据池中的信息进行比对，若出现不一致则自动发出警告，提醒值班人员现场作业可能存在违规违章。2.根据权利要求1所述的一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法，其特征在于，所述建立工作票信息数据池包括如下步骤：将工作票中的信息输入到固定表格模板；程序读取表格信息，并且将表格信息填入表格矩阵其中赋值矩阵中的元素C
ij
为：C
11
为工作票编号；C
21
为工作负责人和工作班成员姓名：C
31
为工作开始时间；C
41
为工作结束时间；C
51
为工作地点名称，空缺位置用0补充。3.根据权利要求1所述的一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法，其特征在于，所述采集现场作业人员现场开展作业信息包括：拍摄现场作业人员所持的工作票编号；拍摄工作票上作业开始和作业结束时间；拍摄现场作业地点设备名称编号；拍摄工作班成员照片。4.根据权利要求3所述的一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法，其特征在于，所述采集现场作业人员现场开展作业信息还包括：将拍摄得到的照片和视频放置到具有云存储功能的共享文件夹内，具有云存储功能的共享文件夹能够实时同步照片和视频。5.根据权利要求4所述的一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法，其特征在于，所述采集现场作业人员现场开展作业信息还包括：利用计算机中智能识别管理工具自动下载储存在共享文件夹内的照片和视频，为后续图像识别提供数据源。6.根据权利要求2所述的一种基于智能图像处理的前中后端协同安全管理方法，其特征在于，智能识别管理工具自动识别图片数据和视频数据的过程包括：文本框检测和定位；文本框抽...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘泽槐，宁雪峰，袁炜灯，刘贯科，姚俊钦，蔡仲宁，吴超平，蒋振鸿，李龙，戴喜良，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司东莞供电局，
类型：发明
国别省市：