【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能化和信息化电网，尤其是一种基于电力作业记录仪的作业动态管控数据处理方法。
技术介绍
1、目前，关于电力作业记录仪及一体机方面的技术已经发展的较为成熟。执法记录仪经起步期(2008-2010年，第一代音视频记录装置在公安系统率先规模使用)和成长期(2011-2015年，音视频信息采集、传输、存储与管理逐渐形成体系，行业标准ga/t947-2001施行)，应用领域逐步扩大，目前已进入规范发展期(2016年至今，行业标准ga/t947-2015施行)，产品需求呈现多元化，应用领域进一步丰富，软硬件协同发展，信息化技术逐渐成熟。近两年，随着移动互联网及移动传媒的快速发展，执法记录仪和各类作业记录仪进入井喷式的发展阶段。不过，国内外针对记录仪设备充电调试接口研究，集中在充电器功率、电池容量方面，针对不同厂家记录仪不同接口，需要研发专用设备进行多台记录仪同时充电，并采集记录仪历史数据实现自动采集传输及归档。
2、关于智能识别技术方面，智能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。国内外主要对记录仪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。
技术实现思路b>
1、本专利技术要解决的技术问题是提供种基于电力作业记录仪的作业动态管控数据处理方法，在对现有技术进行集成和一体化设计的基础上，进一步针对性的进行自主算法开发，以对电力作业行为识别效能进行专项优化。
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案如下。
3、一种基于电力作业记录仪的作业动态管控数据处理方法，该方法至少包括如下子项：电力作业记录仪的一体化适配开发，电力行为样本数据库的构建，电力作业行为识别算法的构建和/或优化。
4、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述电力作业记录仪的一体化适配开发包括：构建电力作业专用记录仪一体机，一体机屏幕采用液晶屏，支持多点电容触控，芯片采用intel系列处理器，支持ssd+高容量hdd灵活扩充，采集接口支持mini usb/micro/typec，软件方面管理系统采用b/s架构、支持分布式下载、支持记录仪数据远程下载、自动采集、自动删除、自动充电、无人值守、全金属外壳防强电场强磁场干扰，同时支持7*24*365全天候运行，支持通过web浏览器进行实时访问和参数配置，实现标准sdk开发和支撑；电力作业专用记录仪一体机的参数配置如下：处理器：8核高速处理器；系统：安卓操作系统；通信：4g全网通宜支撑5g；通话：支持双向交互、实时对讲、集群对讲功能；视频压缩：宜采用h.264/h.265高清编码；储存容量：64g或128g；电池：容量大于3000mah，续航时间10小时以上，低温型电池；具备不断电更换电池功能，宜具有超低功耗摄录模式；定位：gps+北斗双定位，宜具备＜1m的定位精度；镜头广度：120度广角；夜视能力：5米看清面部特征，10米人体轮廓；重量：≤200g；防护性能：ip6-8；ai功能：支持人脸识别基础功能；防抖：智能防抖；屏幕：2寸以上、触控操作；其他：选配wifi、蓝牙功能、一键sos功能。
5、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述电力行为样本数据库的构建包括：建立电力行为样本数据库库以收集多样化的电力作业数据为基础，数据库包含不同类型的作业和任务，涵盖不同的行业和行业规范，确保样本数据库是多样化的并能够对多电力作业任务进行泛化；构建子项至少包括：1)样本标注：样本数据库中的数据有正确的标注，确保后续的算法模型学习有意义的特征；2)数据质量：数据质量构建为有效样本数据库的底层因素，样本数据库中的数据准确完整可靠，为了确保数据质量，采取多种措施包括数据清洗、数据去重、数据验证；3)采集策略：在收集数据时实现最大限度覆盖可能情景；4)数据保护：样本数据库中的数据避免泄露和滥用，数据路径至少包括数据存储安全、访问控制、数据加密；电力行为样本数据库的应用导向构建包括：针对电力生产现场作业安全要求，电力行为样本数据库的数据子项至少包括：作业人员安全帽佩戴、安全带佩戴、绝缘手套佩戴、吸烟、电焊作业不按照劳保要求着装、粉尘较大作业不佩戴口罩、高空抛物、违章动火7类智能识别算法样本数据。
6、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述电力作业行为识别算法的构建包括：
7、a、电力作业人员行为分析的框架模型：利用深度学习算法将记录仪摄像头获取到的视频流抽象为可量化的行为数据，包括如下数据步骤：(1)获取已知行为类型的图像；(2)对图像进行卷积计算和最大池化计算，并提取出用于表示图像特征的特征数据；(3)将图像的特征数据与对应的行为类型输入到预搭建的神经网络模型中；(4)对特征数据按照对应的行为类型进行分类；(5)重复步骤(1)-(4)，直到满足训练结束条件；
8、b、电力作业人员行为分析模型构建的数据流程：电力作业电力作业人员行为分析模型使用卷积神经网络来构建，其构建模型的步骤如下：a、向前传播过程：所构建的卷积神经网络的前向传播过程具体包括：(1)填充：对输入图像进行卷积操作时，角落或边缘的像素点被使用的次数相对较少，在图片识别中会弱化边缘信息，因此使用padding操作在图像原始数据周围填充p层数据，保留有效信息的同时保证在使用卷积计算前后卷的高和宽不变化；(2)单步卷积：在卷积操作中，过滤器通道数与输入图像相同，高度和宽度为奇数并综合构建为多维数组；(3)卷积层：在单步卷积过程中只存在一个过滤器的情况，在cnn卷积层中过滤器构建为多个，输出时将每个过滤器卷积后的图像叠加在一起输出；(4)池化层：池化层的作用是缩减网络的大小，提高计算速度，同时可提高所提取特征的鲁棒性，采用最大池化max-pooling和/或平均池化average-pooling；b、反向传播过程：在深度学习框架情况下只要保证前向传播过程即可，框架会自动执行反向传播的过程。
9、一种数据优化方法，基于自主开发的a-组合式数据约束进程和/或b-路径交叉数据阶层化分解进程，对电力作业行为识别算法进行优化。
10、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述a-组合式数据约束进程具体为：通过构建数据约束条件对电力作业记录仪采集的视频数据进行预分类，以提高数据识别算法对电力作业现场中同一主体或客体的动态化精准连续识别，其中，所述数据约束条件包含各自独立并交叉限定的事件化约束条件和数据化约束条件，其中事件化约束条件的约束内涵基于电力作业事件自身涵定的相关主客体因素，将这些与当下检测电力事件关联的电力作业行为主体人员和各个客体设备，限定为约束条件的划定监测范围内并进行数据读取、记录和多线性化处理；其中数据化约束条件的约束内涵主要基于后续数据处理进程中，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于电力作业记录仪的作业动态管控数据处理方法，其特征在于：该方法至少包括如下子项：电力作业记录仪的一体化适配开发，电力行为样本数据库的构建，电力作业行为识别算法的构建和/或优化。
2.根据权利要求1所述的基于电力作业记录仪的作业动态管控数据处理方法，其特征在于：所述电力作业记录仪的一体化适配开发包括：构建电力作业专用记录仪一体机，一体机屏幕采用液晶屏，支持多点电容触控，芯片采用Intel系列处理器，支持SSD+高容量HDD灵活扩充，采集接口支持Mini USB/Micro/typeC，软件方面管理系统采用B/S架构、支持分布式下载、支持记录仪数据远程下载、自动采集、自动删除、自动充电、无人值守、全金属外壳防强电场强磁场干扰，同时支持7*24*365全天候运行，支持通过Web浏览器进行实时访问和参数配置，实现标准SDK开发和支撑；电力作业专用记录仪一体机的参数配置如下：处理器：8核高速处理器；系统：安卓操作系统；通信：4G全网通宜支撑5G；通话：支持双向交互、实时对讲、集群对讲功能；视频压缩：宜采用H.264/H.265高清编码；储存容量：64G或128G；电池
3.根据权利要求1所述的基于电力作业记录仪的作业动态管控数据处理方法，其特征在于：所述电力行为样本数据库的构建包括：建立电力行为样本数据库库以收集多样化的电力作业数据为基础，数据库包含不同类型的作业和任务，涵盖不同的行业和行业规范，确保样本数据库是多样化的并能够对多电力作业任务进行泛化；构建子项至少包括：1)样本标注：样本数据库中的数据有正确的标注，确保后续的算法模型学习有意义的特征；2)数据质量：数据质量构建为有效样本数据库的底层因素，样本数据库中的数据准确完整可靠，为了确保数据质量，采取多种措施包括数据清洗、数据去重、数据验证；3)采集策略：在收集数据时实现最大限度覆盖可能情景；4)数据保护：样本数据库中的数据避免泄露和滥用，数据路径至少包括数据存储安全、访问控制、数据加密；电力行为样本数据库的应用导向构建包括：针对电力生产现场作业安全要求，电力行为样本数据库的数据子项至少包括：作业人员安全帽佩戴、安全带佩戴、绝缘手套佩戴、吸烟、电焊作业不按照劳保要求着装、粉尘较大作业不佩戴口罩、高空抛物、违章动火7类智能识别算法样本数据。
4.根据权利要求1所述的基于电力作业记录仪的作业动态管控数据处理方法，其特征在于：所述电力作业行为识别算法的构建包括：
5.一种数据优化方法，基于自主开发的算法进程对权利要求1-4任一项所述的数据处理方法进行优化，其特征在于：基于自主开发的a-组合式数据约束进程和/或b-路径交叉数据阶层化分解进程，对电力作业行为识别算法进行优化。
6.根据权利要求5所述的数据优化方法，其特征在于：所述a-组合式数据约束进程具体为：通过构建数据约束条件对电力作业记录仪采集的视频数据进行预分类，以提高数据识别算法对电力作业现场中同一主体或客体的动态化精准连续识别，其中，所述数据约束条件包含各自独立并交叉限定的事件化约束条件和数据化约束条件，其中事件化约束条件的约束内涵基于电力作业事件自身涵定的相关主客体因素，将这些与当下检测电力事件关联的电力作业行为主体人员和各个客体设备，限定为约束条件的划定监测范围内并进行数据读取、记录和多线性化处理；其中数据化约束条件的约束内涵主要基于后续数据处理进程中，在多线性维度对下各个电力作业主客体进行时空事件多维度分量分配时所匹配的数据格式和数据量值的限值条件，将不符合数据格式和超出允许上下限的电力作业主客体检测数据剔除或者提前进行矫正；约束条件的事件化约束条件和数据化约束条件并用，将目标电力作业事件中所有能够兼容后续多维度分量分配和多线性数据处理的关联检测主客体，全部划定为当次数据处理的范畴之内。
7.根据权利要求6所述的数据优化方法，其特征在于：事件化约束条件和数据化约束条件相互独立兼容不分次序的交叉施用；优化的施用进程为首先进行事件化约束，将当下目标电力作业事件关联主客体划定到数据范畴以内；其次进行数据化约束条件的套用，此数据套用进程包含两种可选途径：①当后续数据处理的框架和数据范围事先能够划定时，其对应的数据化约束条件通过反推能够事先划定，此时先于或同时于所述事件...
【技术特征摘要】
1.一种基于电力作业记录仪的作业动态管控数据处理方法，其特征在于：该方法至少包括如下子项：电力作业记录仪的一体化适配开发，电力行为样本数据库的构建，电力作业行为识别算法的构建和/或优化。
2.根据权利要求1所述的基于电力作业记录仪的作业动态管控数据处理方法，其特征在于：所述电力作业记录仪的一体化适配开发包括：构建电力作业专用记录仪一体机，一体机屏幕采用液晶屏，支持多点电容触控，芯片采用intel系列处理器，支持ssd+高容量hdd灵活扩充，采集接口支持mini usb/micro/typec，软件方面管理系统采用b/s架构、支持分布式下载、支持记录仪数据远程下载、自动采集、自动删除、自动充电、无人值守、全金属外壳防强电场强磁场干扰，同时支持7*24*365全天候运行，支持通过web浏览器进行实时访问和参数配置，实现标准sdk开发和支撑；电力作业专用记录仪一体机的参数配置如下：处理器：8核高速处理器；系统：安卓操作系统；通信：4g全网通宜支撑5g；通话：支持双向交互、实时对讲、集群对讲功能；视频压缩：宜采用h.264/h.265高清编码；储存容量：64g或128g；电池：容量大于3000mah，续航时间10小时以上，低温型电池；具备不断电更换电池功能，宜具有超低功耗摄录模式；定位：gps+北斗双定位，宜具备＜1m的定位精度；镜头广度：120度广角；夜视能力：5米看清面部特征，10米人体轮廓；重量：≤200g；防护性能：ip6-8；ai功能：支持人脸识别基础功能；防抖：智能防抖；屏幕：2寸以上、触控操作；其他：选配wifi、蓝牙功能、一键sos功能。
3.根据权利要求1所述的基于电力作业记录仪的作业动态管控数据处理方法，其特征在于：所述电力行为样本数据库的构建包括：建立电力行为样本数据库库以收集多样化的电力作业数据为基础，数据库包含不同类型的作业和任务，涵盖不同的行业和行业规范，确保样本数据库是多样化的并能够对多电力作业任务进行泛化；构建子项至少包括：1)样本标注：样本数据库中的数据有正确的标注，确保后续的算法模型学习有意义的特征；2)数据质量：数据质量构建为有效样本数据库的底层因素，样本数据库中的数据准确完整可靠，为了确保数据质量，采取多种措施包括数据清洗、数据去重、数据验证；3)采集策略：在收集数据时实现最大限度覆盖可能情景；4)数据保护：样本数据库中的数据避免泄露和滥用，数据路径至少包括数据存储安全、访问控制、数据加密；电力行为样本数据库的应用导向构建包括：针对电力生产现场作业安全要求，电力行为样本数据库的数据子项至少包括：作业人员安全帽佩戴、安全带佩戴、绝缘手套佩戴、吸烟、电焊作业不按照劳保要求着装、粉尘较大作业不佩戴口罩、高空抛物、违章动火7类智能识别算法样本数据。
4.根据权利要求1所述的基于电力作业记录仪的作业动态管控数据处理方法，其特征在于：所述电力作业行为识别算法的构建包括：
5.一种数据优化方法，基于自主开发的算法进程对权利要求1-4任一项...
【专利技术属性】
技术研发人员：高春辉，赵勇，徐国辉，秦若锋，奇达博尔，周明哲，孙广，宁静，李博，方梦然，李净雅，张紫枫，
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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