多源信息融合的营销作业异常行为辨识与预警方法、装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种多源信息融合的营销作业异常行为辨识与预警方法、装置，属于电力营销作业异常识别技术领域，本发明专利技术方法通过梳理营销现场作业人员及环境中的潜在危险因素，构建一套面向营销作业现场的安全风险识别数据集；基于深度学习技术，对营销作业现场的视觉图像序列等信息进行实时解析，设计作业人员异常行为智能识别算法；把训练完备的机器学习模型进行压缩精简，部署到轻量级的便携式设备中，开发一套集成视频监控、信息处理、异常预警等功能的营销现场作业人员监测装置。能够实现对现场作业人员行为的实时监测和精确辨识。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力营销作业异常识别，具体是一种多源信息融合的营销作业异常行为辨识与预警方法、装置。

技术介绍

1、电力营销作业现场中，大量的带电设备威胁着从事电力行业的作业人员的人身安全。事故一旦发生，不仅会造成经济损失，还会带来人员伤亡。电力营销作业的安全性对于保障电力稳定可靠供应至关重要。违规违章操作是引发电力事故的主要诱因，体现在以下几个方面：第一、随着电网建设规模日益扩张，电网设备也相应的与日俱增，电网系统整体形态以及其运行特性均在一定程度上发生了相应的改变。电力作业人员对新设备操作规范不熟悉，导致在正常作业场景中发生误操作，从而造成了危害人身安全的事故；第二、由于电力作业涉及场景多，作业情况复杂多变，作业人员安全意识淡薄，尤其在作业任务繁重之时，作业人员更容易精力不集中，出现反应迟钝、精神恍惚的现象，在这种精神状态不好的情况下作业，是极其容易出现安全事故的；第三、电力施工现场人员众多，管理上存在不足，尤其是工作票制度作为电力安全管理的基本保障，有时被工作人员视为繁琐，忽视了其重要性，导致在小型操作中不按规定办理工作票，仅凭经验行事，从而埋下了严重本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多源信息融合的营销作业异常行为辨识与预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的多源信息融合的营销作业异常行为辨识与预警方法，其特征在于：S1中，营销作业不安全行为危险性层次指标体系中，营销作业不安全行为包括未佩戴绝缘手套、未穿着绝缘服、未进行绝缘遮蔽、未佩戴安全绳、未佩戴安全帽、作业现场无专责监护人员、上下传递用品未使用绝缘绳、绝缘遮蔽间的重叠部分小于150mm、绝缘遮蔽未用夹钳固定、工作终结时杆上有遗留物；不安全行为的权重包括出现频率、危险程度和漏检概率。

3.根据权利要求1所述的多源信息融合的营销作业异常行为辨识与预警方法，其特征在于：S2...

【技术特征摘要】

1.一种多源信息融合的营销作业异常行为辨识与预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的多源信息融合的营销作业异常行为辨识与预警方法，其特征在于：s1中，营销作业不安全行为危险性层次指标体系中，营销作业不安全行为包括未佩戴绝缘手套、未穿着绝缘服、未进行绝缘遮蔽、未佩戴安全绳、未佩戴安全帽、作业现场无专责监护人员、上下传递用品未使用绝缘绳、绝缘遮蔽间的重叠部分小于150mm、绝缘遮蔽未用夹钳固定、工作终结时杆上有遗留物；不安全行为的权重包括出现频率、危险程度和漏检概率。

3.根据权利要求1所述的多源信息融合的营销作业异常行为辨识与预警方法，其特征在于：s2中，采用真实带电作业场景与模拟不带电作业场景相结合的采集方式采集营销作业人员、设备、环境数据；数据预处理包括对数据进行数据增强、背景处理和数据降噪。

4.根据权利要求1所述的多源信息融合的营销作业异常行为辨识与预警方法，其特征在于：s3中，多源异构数据处理包括滤波处理与异常检测、标注分类及特征提取、基于特征与直方图配准、几何变换及混合噪声。

5.根据权利要求1所述的多源信息融合的营销作业异常行为辨识与预警方法，其特征在于，s4中，改进yolo模型包括：引入注意力机制，增强模型场景的辨识度；引入预训练模型和小样本学习技术，先加载预训练的yolo模型权重，然后在电力作业数据集上进行微调，以适应特定的应用场景，在小样本学习方面，使用数据增强技术生成更多的训练样本来扩展数据集，利用生成对抗网络或图像翻译技术生成新的训练样本，增强模型对不同场景的适应性，使用元学习方法，在小样本情况下快速适应新的任务。

6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：李冰洋，文耀宽，李秀清，张向阳，王峻，陈旭，张龙，刘启明，王刚，李琳，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：