【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及安全管理领域，尤其涉及一种基于人工智能的电力作业数据监测判定系统及方法。
技术介绍
1、现有技术中，为满足电力作业班组典型作业现场使用，打造了电力行业专属作业记录仪，并建设专属的记录仪充电及数据传输一体机，实现充电过程中的数据自动上传。其中电力作业记录仪充电采集一体机是为了适应电力行业特殊作业场景，解决电池容量有限、单口充电时间过长、记录仪历史数据人工导出导致工作效率低等问题，保障作业记录仪高持续性、高可靠性、高安全性的管控要求。一体机通过支持多台记录仪同时充电、数据自动采集传输等功能，以标准化、便携式等特点，提高记录仪在作业现场的安全管理效率和技术水平。如现有技术cn108305347a，公开了一种配电设备巡检作业方法，用检测手持终端检测配电设备获取数字数据和图片数据，数字数据和工作记录手动录入巡检移动应用。
2、人工智能图像识别在电力行业已经开展应用，其中图像是被采用计算机图像处理、分析等技术，对图像中的目标和对象特征的提取，从而判断出图像中不同目标和对象区域的技术方法；图像判别指采用计算机图像处理、分析等技术，对同一监控场景、相同目标和对象的不同时间多幅图片，提取出相同目标和对象在多幅图片中的差异性特征，并找出存在差异时的目标和对象区域的技术方法。国内外主要对图像传输识别方面进行比较多的研究，但结合电力作业记录仪现场应用并未进行过多研究和实现。现有技术电力作业记录仪仅用于记录现场作业数据，并未对现场作业数据进行实时分析，且数据上传一般是在作业结束后进行的，因此针对作业过程中的违规行为和风险行为无法
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的电力作业数据监测判定系统及方法。
2、为实现以上目的，提供以下技术方案：
3、一种基于人工智能的电力作业数据监测判定方法，其中：
4、步骤s10：智能终端采集作业人员身份信息进行身份验证，验证通过后将所述智能终端与所述作业人员进行绑定，获取所述作业人员的作业任务类型以及工作票信息；通过智能终端采集电力作业现场实时视频图像数据和位置数据；
5、步骤s20：判断所述作业任务类型是否为巡检任务，若是，则直接进入步骤s40，若否，则获取操作票信息并进入步骤s30；
6、步骤s30：通过所述实时视频图像数据提取第一特征，将所述第一特征与所述操作票信息进行比对，若相符，则进入步骤s40；若不符，则发出警示，并判断是否持续超过预设时间，若是，则进入步骤s50，若否，则对所述视频图像数据添加标记，并进入步骤s60；
7、步骤s40：通过所述实时视频图像数据提取第二特征，将所述第二特征和所述位置数据，与所述工作票信息进行比对，若相符，则进入步骤s60，若不符，则发出警示，并对所述视频图像数据添加标记，进入步骤s60；
8、步骤s50：截取所述预设时间的视频图像数据，提取视频摘要，实时发送至服务端；
9、步骤s60：将所述实时视频图像数据本地保存至所述智能终端。
10、作为本专利技术的进一步改进方案，
11、所述智能终端从服务端获取与所述作业人员关联的工作票信息和/或操作票信息。
12、作为本专利技术的进一步改进方案，
13、所述第一特征包括所述作业人员静态特征、行为特征；所述静态特征包括服装特征、安全设备穿戴特征；
14、所述第二特征包括所述作业人员身份特征、设备特征。
15、作为本专利技术的进一步改进方案，所述步骤s40还包括：
16、按照预设帧间隔提取视频图像帧，进而提取所述第二特征；若所述第二特征与所述工作票信息相符持续超过预设帧数，则增加所述帧间隔。
17、作为本专利技术的进一步改进方案，所述步骤s60之后还包括：
18、步骤s70：作业结束后回收所述智能终端，导出其中保存的数据，并与所述作业人员解除绑定。
19、一种基于人工智能的电力作业数据监测判定系统，用于实现权利要求1-5任一项所述的方法，其中包括：
20、数据采集模块：用于智能终端采集作业人员身份信息进行身份验证，验证通过后将所述智能终端与所述作业人员进行绑定，获取所述作业人员的作业任务类型以及工作票信息；通过智能终端采集电力作业现场实时视频图像数据和位置数据；
21、任务判断模块：用于判断所述作业任务类型是否为巡检任务，若是，则直接进行第一特征提取判定，若否，则获取操作票信息并进行第二特征提取判定；
22、第一特征提取判定模块：通过所述实时视频图像数据提取第一特征，将所述第一特征与所述操作票信息进行比对，若相符，则进行第二特征提取判定；若不符，则发出警示，并判断是否持续超过预设时间，若是，则进行视频截取，若否，则对所述视频图像数据添加标记，并进行本地保存；
23、第二特征提取判定模块：通过所述实时视频图像数据提取第二特征，将所述第二特征和所述位置数据，与所述工作票信息进行比对，若相符，则进行本地保存，若不符，则发出警示，并对所述视频图像数据添加标记，进行本地保存；
24、视频截取模块：截取所述预设时间的视频图像数据，提取视频摘要，实时发送至服务端；
25、本地保存模块：将所述实时视频图像数据本地保存至所述智能终端。
26、作为本专利技术的进一步改进方案，
27、所述智能终端从服务端获取与所述作业人员关联的工作票信息和/或操作票信息。
28、作为本专利技术的进一步改进方案，
29、所述第一特征包括所述作业人员静态特征、行为特征；所述静态特征包括服装特征、安全设备穿戴特征；
30、所述第二特征包括所述作业人员身份特征、设备特征。
31、作为本专利技术的进一步改进方案，所述第二特征提取判定模块还包括：
32、按照预设帧间隔提取视频图像帧，进而提取所述第二特征；若所述第二特征与所述工作票信息相符持续超过预设帧数，则增加所述帧间隔。
33、作为本专利技术的进一步改进方案，还包括：
34、回收导出模块：作业结束后回收所述智能终端，导出其中保存的数据，并与所述作业人员解除绑定。
35、本专利技术的有益效果为：
36、1.通过智能终端采集电力作业现场实时视频图像数据，同时通过人工智能图像识别对实时视频图像进行目标检测和分析，结合作业人员的工作类型和工作内容，判断是否存在操作不规范等情况，并及时进行提醒，提高了违规行为检测和提醒的时效性。
37、2.智能终端采集的实时视频图像数据除了进行常规的本地存储外，还根据图像分析判定情况进行视频标记或压缩上传，从而方便监控人员查阅相关图像数据，并在违规行为发生时及时获知以便采取相应管理措施。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于人工智能的电力作业数据监测判定方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电力作业数据监测判定方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的电力作业数据监测判定方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的电力作业数据监测判定方法，其特征在于，所述步骤S40还包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电力作业数据监测判定方法，其特征在于，所述步骤S60之后还包括：
6.一种基于人工智能的电力作业数据监测判定系统，用于实现权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的电力作业数据监测判定系统，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的电力作业数据监测判定系统，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的电力作业数据监测判定系统，其特征在于，所述第二特征提取判定模块还包括：
10.根据权利要求9所述的一种基于人工智能的电力作业数
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电力作业数据监测判定方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电力作业数据监测判定方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的电力作业数据监测判定方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的电力作业数据监测判定方法，其特征在于，所述步骤s40还包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电力作业数据监测判定方法，其特征在于，所述步骤s60之后还包括：
6.一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦若锋，徐国辉，陈广亮，高春辉，孙迎雪，冯新文，陈师宽，宁静，余其恒，赵刚，杨少利，
申请(专利权)人：国网内蒙古东部电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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