一种适用于施工作业现场安全管控的场景判别方法技术

一种适用于施工作业现场安全管控的场景判别方法，首先采集施工作业现场的图像数据，将图像数据转化为单帧图像，并提取单帧图像内的违章现象的图像特征信息，获得图像特征材料；然后利用安全管控评价指标建立集对分析综合评价模型；最后利用集对分析综合评价模型对图像特征材料进行判别，确定施工作业现场的违章现象；本发明专利技术在应用中，通过采集施工作业现场的图像，并建立评价分析模型对图像进行判别分析，确认出施工作业现场存在的违章现象，提高了施工作业现场的安全管理水平，减少了可能存在的事故隐患。因此，本发明专利技术不仅可以减少施工作业现场的安全隐患，而且提高了施工作业现场的安全性。场的安全性。场的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于施工作业现场安全管控的场景判别方法


[0001]本专利技术涉及一种场景判别方法，属于图像识别
，尤其涉及一种适用于施工作业现场安全管控的场景判别方法。

技术介绍

[0002]随着科技进步，电力设备的体积越来越小，性能越来越可靠智能，装配式变电站的发展前景宽阔，为了防止施工作业现场出现的违章操作对装配式变电站造成不良影响，需要实时检测装配式变电站施工现场的状况，并得出有效的评价结果，因此，为保障装配式变电站施工现场安全，有必要对装配式变电站施工现场智能评价方法展开深入研究。
[0003]在现有技术材料中：文献《基于多层卷积神经网络的变电站异常场景识别算法》提出一种基于多层卷积神经网络的图像分类方法，用置信度判断识别情况，重新提取不符合的样本特征，从而提升了网络的识别率；文献《基于改进卷积神经网络的变电站异物入侵识别》提出了一种基于改进卷积神经网络的异物图像识别方法，提高了识别率并减少了计算时间；文献《基于集对分析联系数模型的矿井火灾安全评价》提出在风险评价中引入集对分析，构建集对分析四元联系数模型，对风险做出合理的评价；然而，以上所公开的方法仅针对变电站的异常进行识别与风险评估，并未针对装配式变电站施工现场中作业人员的行为及现场布设做出识别分析，而施工现场中作业人员的行为及现场布设的情况也直接影响着变电站的生产安全，因此，这一问题亟需解决。
[0004]公开该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本申请的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是克服现有技术中存在的上述缺陷与问题，提供一种可以提高施工作业现场安全性的一种适用于施工作业现场安全管控的场景判别方法。
[0006]为实现以上目的，本专利技术的技术解决方案是：一种适用于施工作业现场安全管控的场景判别方法，所述场景判别方法包括以下步骤：
[0007]S1、采集施工作业现场的图像数据，然后将图像数据转化为单帧图像，并提取单帧图像内的违章现象的图像特征信息，获得图像特征材料；
[0008]S2、利用安全管控评价指标建立集对分析综合评价模型；
[0009]S3、利用集对分析综合评价模型对图像特征材料进行判别，确定施工作业现场的违章现象。
[0010]所述步骤S1，采集施工作业现场的图像数据，然后将图像数据转化为单帧图像，并提取单帧图像内的违章现象的图像特征信息，获得图像特征材料是指：
[0011]首先由图像捕捉设备对施工作业现场进行视频图像数据采集，然后将视频图像数据输入至图像训练模型中，通过图像训练模型将捕捉到的视频图像数据转化为若干单帧图像，最后提取单帧图像内的违章现象的图像特征信息，获得图像特征材料。
[0012]所述步骤S2，利用安全管控评价指标建立集对分析综合评价模型的步骤包括：
[0013]S21、由参与评价的施工作业单位的集合与施工作业现场的安全管控评价指标的集合，组成集对，所述集对的联系度表达式如下：
[0014]；
[0015]；
[0016]；
[0017]；
[0018]其中，为施工作业单位的集合与施工作业现场安全管控评价指标的集合的同一度；为集合与集合的差异度；为集合和集合的对立度；为集合和集合的差异度标记；为集合和集合的对立度标记；为集合和集合所共有的特性数；为集合和集合既不共有也不相互对立的特性数；为集合和集合对立的特征数；为集合和集合特性总数；
[0019]S22、根据集对构建集对分析决策矩阵：
[0020]；
[0021]其中：为第个施工作业单位与第个施工作业现场的安全管控评价指标的集对的同一度；为第个施工作业单位与第个施工作业现场的安全管控评价指标的集对的差异度；为第个施工作业单位与第个施工作业现场的安全管控评价指标的集对的对立度；
[0022]其中：；为参与评价的施工作业单位数；为施工作业现场的安全管控评价指标数。
[0023]所述步骤S3，利用集对分析综合评价模型对图像特征材料进行判别，确定施工作业现场的违章现象的步骤包括：
[0024]S31、根据分析决策矩阵确定施工作业现场的安全管控评价指标的权重，其权重值为：；
[0025]其中：分别为施工作业现场的安全管控指标中的第个指标的权重，且满足；
[0026]S32、根据权重确定图像特征材料的综合联系度：
[0027]；
[0028]其中：为第个施工作业现场安全管控评价指标权重；
[0029]S33、通过集对分析综合评价模型对图像特征材料的差异度进行为同一度与对立
度的转换，将图像特征材料中不确定的图像，确定为属于违章现象的图像或属于不违章现象的图像，完成违章现象的判别。
[0030]所述步骤S33后，还包括利用集对的新联系度对施工作业现场进行评估的步骤，其步骤如下：
[0031]S34、在集对的联系度中差异度标记取、、，获得集对的新联系度，其表达式如下：
[0032]；
[0033]其中：为施工作业单位集合与施工作业现场安全管控评价指标集合构成集对的新联系度中的同一度；为集对的新联系度中的差异度；为集对的新联系度中的对立度；满足归一化条件；
[0034]S35、通过计算集对的新联系度并比较广义同一度的大小，对施工作业现场的优劣进行评估；其值的大小与施工作业现场评估的优劣结果之间呈正相关；所述广义同一度即新联系度的同一度。
[0035]所述步骤S2中，安全管控评价指标是指：施工作业现场的违章现象，其包括现场布设违章与现场作业违章；
[0036]所述现场布设违章包括：避雷设备、消防器、防护围栏与安全标志牌的布设不合理；
[0037]所述现场作业违章包括：未佩戴安全帽、未佩戴安全带、未佩戴安全吊钩、未佩戴护目镜、未佩戴防护手套、抽烟与翻越围墙。
[0038]所述图像训练模型是指：基于AlexNet模型，并对其进行改进与训练，获得用于图像场景判别的图像训练模型。
[0039]所述对其进行改进是指：
[0040]在AlexNet模型结构的基础上，减少一层全连接层，并在最后一层全连接层后加入Dropout层，同时在每个卷积组内的卷积层与池化层之间加入批量标准化层。
[0041]所述对其进行训练是指：
[0042]采用自适应动量的随机优化方法微调图像训练模型的权值；所述自适应动量的随机优化方法的参数更新表达式如下：
[0043]；
[0044]；
[0045]；
[0046]；
[0047]其中：、分别为一阶、二阶矩估计的权重更新量；、分别为第步的一阶、二阶矩估计的权重更新量；为第步的梯度；、为参数控制衰减率；、分别为微调后的一阶、二阶矩估计的权重更新量；
[0048]图像训练模型微调后的权值的表达式如下：
[0049]；
[005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于施工作业现场安全管控的场景判别方法，其特征在于，所述场景判别方法包括以下步骤：S1、采集施工作业现场的图像数据，然后将图像数据转化为单帧图像，并提取单帧图像内的违章现象的图像特征信息，获得图像特征材料；S2、利用安全管控评价指标建立集对分析综合评价模型；S3、利用集对分析综合评价模型对图像特征材料进行判别，确定施工作业现场的违章现象。2.根据权利要求1所述的一种适用于施工作业现场安全管控的场景判别方法，其特征在于：所述步骤S1，采集施工作业现场的图像数据，然后将图像数据转化为单帧图像，并提取单帧图像内的违章现象的图像特征信息，获得图像特征材料是指：首先由图像捕捉设备对施工作业现场进行视频图像数据采集，然后将视频图像数据输入至图像训练模型中，通过图像训练模型将捕捉到的视频图像数据转化为若干单帧图像，最后提取单帧图像内的违章现象的图像特征信息，获得图像特征材料。3.根据权利要求1所述的一种适用于施工作业现场安全管控的场景判别方法，其特征在于：所述步骤S2，利用安全管控评价指标建立集对分析综合评价模型的步骤包括：S21、由参与评价的施工作业单位的集合与施工作业现场的安全管控评价指标的集合，组成集对，所述集对的联系度表达式如下：；；；；其中，为施工作业单位的集合与施工作业现场安全管控评价指标的集合的同一度；为集合与集合的差异度；为集合和集合的对立度；为集合和集合的差异度标记；为集合和集合的对立度标记；为集合和集合所共有的特性数；为集合和集合既不共有也不相互对立的特性数；为集合和集合对立的特征数；为集合和集合特性总数；S22、根据集对构建集对分析决策矩阵：；其中：为第个施工作业单位与第个施工作业现场的安全管控评价指标的集对的同一度；为第个施工作业单位与第个施工作业现场的安全管控评价指标的集对的差异
度；为第个施工作业单位与第个施工作业现场的安全管控评价指标的集对的对立度；其中：；为参与评价的施工作业单位数；为施工作业现场的安全管控评价指标数。4.根据权利要求3所述的一种适用于施工作业现场安全管控的场景判别方法，其特征在于：所述步骤S3，利用集对分析综合评价模型对图像特征材料进行判别，确定施工作业现场的违章现象的步骤包括：S31、根据分析决策矩阵确定施工作业现场的安全管控评价指标的权重，其权重值为：；其中：分别为施工作业现场的安全管控指标中的第个指标的权重，且满足；S32、根据权重确定图像特征材料的综合联系度：；其中：为第个施工作业现场安全管控评价指标权重；S33、通过集对...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈然，周蠡，贺兰菲，蔡杰，李智威，周英博，熊川羽，张赵阳，熊一，马莉，廖晓红，李吕满，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：