一种智能化变电站违章作业预警系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能化变电站违章作业预警系统，涉及图像识别技术领域，该智能化变电站违章作业预警系统，该系统包括关键操作区域的实时图像信息采集、图像识别、规则匹配算法和机器学习模型，以确定操作员的行为是否符合安全规则。通过无线监控设备对于关键作业区域的覆盖，实现了对于作业人员操作的实时分析。同时使用匹配规则和机器学习模型，通过使用历史数据训练机器模型，提高预警判断效率。对变电站内的设备运行状态进行监测和分析，及时发现设备故障和异常情况，避免生产线停机或生产效率下降，减少人为因素影响，提高变电站的运行效率和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能监控，尤其涉及一种智能化变电站违章作业预警系统。

技术介绍

1、变电站作为电力系统的重要组成部分，其正常运行和安全稳定对电网运行至关重要。变电站存在大量的电气设备和高电压电源，因此变电站的运维和施工工作需要遵守严格的安全规范和标准。如果发生违规操作，可能会导致重大安全事故，对人员、设备和环境造成巨大损失，甚至会对电网的正常运行产生严重影响。

2、智能化变电站违章作业预警系统是一种利用计算机视觉和图像识别技术，对变电站内可能存在的违章作业行为进行监控、预警和管理的智能化系统。它可以对变电站内的操作人员、设备和场景等进行智能识别，发现和预警可能存在的安全隐患和违规行为，及时采取措施避免事故的发生。

3、专利cn115115474a公开了一种电力作业违章数据分析方法和系统，针对不同的数据分析需求，构建了不同的目标预警模型，通过设置定时任务的方式，在达到任务节点时，采集各目标预警模型所需要输入的参数数据，运行各目标预警模型，得到运行结果，最后提取运行结果为发生预警的违章数据，对违章数据和运行结果进行可视化显示。但该专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能化变电站违章作业预警系统，其特征在于，包括信息采集模块、图像识别模块、预警信息匹配模块、预警通知模块、系统优化模块：

2.如权利要求1所述智能化变电站违章作业预警系统，其特征在于，所述图像识别模块中通过CNN卷积神经网络算法，对输入影像数据进行人员的行为特征提取，具体步骤如下：

3.如权利要求2所述智能化变电站违章作业预警系统，其特征在于，所述卷积运算，是将影像数据与卷积核进行卷积操作，再提取卷积后的特征图Ci,j，卷积公式如下：

4.如权利要求2所述智能化变电站违章作业预警系统，其特征在于，所述池化层包括最大池化和平均池化，公式如下：...

【技术特征摘要】

1.一种智能化变电站违章作业预警系统，其特征在于，包括信息采集模块、图像识别模块、预警信息匹配模块、预警通知模块、系统优化模块：

2.如权利要求1所述智能化变电站违章作业预警系统，其特征在于，所述图像识别模块中通过cnn卷积神经网络算法，对输入影像数据进行人员的行为特征提取，具体步骤如下：

3.如权利要求2所述智能化变电站违章作业预警系统，其特征在于，所述卷积运算，是将影像数据与卷积核进行卷积操作，再提取卷积后的特征图ci,j，卷积公式如下：

4.如权利要求2所述智能化变电站违章作业预警系统，其特征在于，所述池化层包括最大池化和平均池化，公式如下：

5.如权利要求1所述智能化变电站违章作业预警系统，其特征在于，所述预警信息匹配模块是根据变电站安全操作规范建立预警数据库，用于描述和匹配所要识别的图像信息特征，具体步骤如下...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘斌，张志伟，刘学亮，邱慧丽，吴学斌，陈虹，张道明，张胜，汤振，杨军，周怡，张晓梅，金飒，
申请(专利权)人：安徽博创信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：