新能源基建现场人员不安全行为检测系统及检测方法技术方案

新能源基建现场人员不安全行为检测系统及检测方法，包括终端监控、总控制台、数据传输模块、不安全行为检测模块、判断模块、控制终端、深度学习技术开发模块和故障及错误报警模块；本发明专利技术基于深度学习技术实现了对新能源基建现场人员的不安全行为检测，降低基建现场不安全风险发生的几率，提高新能源基建现场工作人员的安全意识和管理水平，并对系统发生故障或系统检测错误进行预警，减少因系统错误时对整个基建过程造成的损失。整个基建过程造成的损失。整个基建过程造成的损失。

【技术实现步骤摘要】
新能源基建现场人员不安全行为检测系统及检测方法


[0001]本专利技术涉及新能源基建安全管理
，特别涉及新能源基建现场人员不安全行为检测系统及检测方法。

技术介绍

[0002]当前，新能源项目的建设过程中，尤其是现场施工区域，有许多由于操作人员不安全行为造成的安全事故，这些事故不仅影响新能源项目的建设进度，还威胁到人们的生命以及财产安全。提早检测出现场人员的不安全行为，就能有效降低事故发生几率，从而将事故所造成的损失降到最低。所以，需要对新能源基建过程中现场人员的不安全行为进行有效检测。但是，由于新能源基建现场工作人员众多，施工操作环境复杂，有限的安全员不可能实时监管到现场的一切动态行为，因此难免发生监管不利的情况。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提出新能源基建现场人员不安全行为检测系统及检测方法，以解决有限的安全员不可能实时监管到现场的一切动态行为，因此难免发生监管不利的情况。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0005]新能源基建现场人员不安全行为检测系统，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.新能源基建现场人员不安全行为检测系统，其特征在于，包括终端监控、总控制台、数据传输模块、不安全行为检测模块、判断模块、控制终端、深度学习技术开发模块和故障及错误报警模块；终端监控用于采集现场环境数据及图片传输至总控制台，总控制台通过数据传输模块将环境数据及图片传输至不安全行为检测模块；不安全行为检测模块连接深度学习技术开发模块，用于对比检测现场工作人员行为是否符合安全要求；判断模块用于判断现场工作人员不安全行为是否终止，判断结果传输给控制终端，故障及错误报警模块用于接收控制终端给出的警告指令。2.根据权利要求1所述的新能源基建现场人员不安全行为检测系统，其特征在于，控制终端连接有大数据存储模块，用于存储不安全行为的数据，用于给深度学习技术开发模块学习。3.根据权利要求1所述的新能源基建现场人员不安全行为检测系统，其特征在于，大数据存储模块通过数据传输模块直接连接终端监控，用于监控数据与存储数据的直接对比。4.根据权利要求1所述的新能源基建现场人员不安全行为检测系统，其特征在于，判断模块判断现场人员的不安全行为是否终止，若终止则将数据传至深度学习开发模块，若没有则由控制终端进行警告。5.根据权利要求1所述的新能源基建现场人员不安全行为检测系统，其特征在于，数据传输模块为微波无线通信。6.根据权利要求1所述的新能源基建现场人员不安全行为检测系统，其特征在于，不安全行为检测模块中基于以SSD检测方法的DSOD算法进行检测。7.根据权利要求1所述的新能源基建现场人员不安全行为检测系统，其特征在于，故障及报警模块还连接到总控制台和不安全行为检测模块，用于接收总控制台和不安全行为检测模块的故障信息。8.新能源基建现场人员不安全行...

【专利技术属性】
技术研发人员：李阳，赵凯峰，李玉章，雍闯，陈子然，刘立峰，谢铁兵，
申请(专利权)人：华能澜沧江水电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：