CN109145789A - 供电系统安全作业保障方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种供电系统安全作业保障方法及系统，保障方法包括：采集作业现场的视频信息；对视频信息进行视频抽帧、图像预处理和识别分析，其包括：利用人脸识别技术对作业人员的身份进行识别；利用定位技术对作业人员的运动轨迹进行跟踪；利用图像处理技术对作业人员的安全违规行为进行判别；利用图像处理技术对作业人员的作业质量进行检验；根据分析结果，如果作业现场出现未授权的非作业人员，和/或作业人员闯入禁区，和/或作业人员未按要求关闭设备柜门，和/或作业人员存在安全违规行为，和/或作业人员的作业质量未达到验收标准，则发出报警提示和/或记录。本申请能够以更科学、更智能的方式为供电系统的安全作业提供有力的基础保障。
Description
技术领域
本申请属于电网监控技术领域，具体涉及一种供电系统安全作业保障方法及系统。
背景技术
近年来，随着我国国民经济的迅猛发展，电力负荷逐年增加，供电系统的结构也日趋复杂。同时，随着近些年来电力施工中发生的众多电力事故，大部分是由于监管不到位，电力施工人员自身对安全的不重视造成的，国家也加大了对电力行业安全监管的力度。特别是变电站和和输电线路等电力系统的重要设施，作为整个电网运行的核心组成部分，其建设前期人员安全、运转的安全性和可靠性直接关系整个电力系统的稳固。
目前，供电系统还是采用传统的监控方式来保障安全作业，监控端工作人员必须随时监控视频画面，以防漏掉故障与违反安全生产要求的图像。安全检查时更得通盘检索，浪费大量人力、物力与时间，无法充分发挥监控系统的功效。
发明内容
为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供了一种供电系统安全作业保障方法及系统。
根据本申请实施例的第一方面，本申请提供了一种供电系统安全作业保障方法，其包括以下步骤：
采集作业现场的视频信息；
对采集的视频信息进行视频抽帧、图像预处理和识别分析，其具体包括：利用人脸识别技术对作业人员的身份进行识别；利用定位技术对作业人员的运动轨迹进行跟踪；利用图像处理技术对作业人员的安全违规行为进行判别；利用图像处理技术对作业人员的作业质量进行检验；
所述利用人脸识别技术对作业人员的身份进行识别包括以下步骤：
将接收到的人员ID与预存储的人员ID进行比对，如果二者相同，则接收到的人员ID为已授权的ID，否则为未授权的ID；
构建人脸识别的卷积神经网络；
利用人像样本图像训练人脸识别的卷积神经网络；
利用训练好的人脸识别的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行识别，识别作业现场是否有未授权的非作业人员；
所述利用定位技术对作业人员的运动轨迹进行跟踪包括以下步骤：
对预处理后的图像中的运动目标进行识别，并提取运动目标的轮廓信息；
去除轮廓信息中飞鸟、蚊虫、烟雾等造成的干扰信息，并将去除干扰信息后的轮廓信息对应的运动目标的位置信息映射到预设的供电系统的电子地图中；
在供电系统的电子地图中显示运动目标的运动轨迹；
供电系统的电子地图中预设非安全区域或禁止闯入区域，判断运动目标是否闯入非安全区域或禁止闯入区域；
所述利用图像处理技术对作业人员的安全违规行为进行判别包括以下步骤：
构建人员行为的卷积神经网络；
利用包含作业人员行为的样本图像训练人员行为的卷积神经网络；
利用训练好的人员行为的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行判别，判别现场作业人员是否有未佩戴安全帽、未穿工作服、未带防电手套、抽烟或打电话等安全违规行为；
所述利用图像处理技术对作业人员的作业质量进行验收包括以下步骤：
构建设备运行状态的卷积神经网络；
利用设备运行状态的样本图像训练设备运行状态的卷积神经网络；
利用训练好的设备运行状态的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行检验，检验现场作业人员作业后设备的运行状态是否出现故障；
根据分析结果，如果作业现场出现未授权的非作业人员，和/或作业人员闯入禁区，和/或作业人员未按要求关闭设备柜门，和/或作业人员存在安全违规行为，和/或作业人员的作业质量未达到验收标准，则发出报警提示和/或记录。
进一步地，所述利用人像样本图像训练人脸识别的卷积神经网络的过程为：
训练采用迁移学习技术进行训练，分为样本采集、样本预处理和训练建模；样本为视频时，采用相等时间间隔进行视频图像帧采样，将视频转化为图片格式文件；再对图像进行预处理，预处理包括图像降噪、图像色彩和饱和度调节；完成样本预处理后启动模型训练进程，模型训练分为开发阶段模型原型训练和现场部署后在线迁移学习训练两种模式；模型在训练过程中，在训练集上完成一个批次的训练，均在验证集上进行一次模型精度验证，检查模型泛化能力；模型经多轮迭代收敛后再进行上线部署，后期结合现场增量数据定期进行性能调优。
进一步地，所述利用训练好的人脸识别的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行识别的过程为：
对接收到的实时视频流，采用视频抽帧方式进行抽帧后得到单帧图像，再对图像进行降噪、色彩和旋转处理，并以图像矩阵的形式输入人脸识别的卷积神经网络；然后启动人脸识别的卷积神经网络向前传播计算模式，输入的图像矩阵经卷积进行图像特征重构后，由图像判别层生成预测标注框和故障种类代码的结构化数据。
进一步地，所述利用包含作业人员行为的样本图像训练人员行为的卷积神经网络的过程为：
训练采用迁移学习技术进行训练，分为样本采集、样本预处理和训练建模；样本为视频时，采用相等时间间隔进行视频图像帧采样，将视频转化为图片格式文件；再对图像进行预处理，预处理包括图像降噪、图像色彩和饱和度调节；完成样本预处理后启动模型训练进程，模型训练分为开发阶段模型原型训练和现场部署后在线迁移学习训练两种模式；模型在训练过程中，在训练集上完成一个批次的训练，均在验证集上进行一次模型精度验证，检查模型泛化能力；模型经多轮迭代收敛后再进行上线部署，后期结合现场增量数据定期进行性能调优；
所述利用包含作业人员行为的样本图像训练人员行为的卷积神经网络时，构建训练数据集需要对原始数据集中图像的感兴趣区域进行标注；所述图像的感兴趣区域包括第一和第二感兴趣区域，其中，第一感兴趣区域包括人体的头部至足部区域，第二感兴趣区域包括头部、颈部和手部区域；进行标注时按照以下规则进行标注：第一感兴趣区域的标注：未佩戴安全帽、未穿工作服或未穿安全鞋；第二感兴趣区域的标注：抽烟或打电话。
进一步地，所述利用训练好的人员行为的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行判别的过程为：
对接收到的实时视频流，采用视频抽帧方式进行抽帧后得到单帧图像，再对图像进行降噪、色彩和旋转处理，并以图像矩阵的形式输入人员行为的卷积神经网络；然后启动人员行为的卷积神经网络向前传播计算模式，输入的图像矩阵经卷积进行图像特征重构后，由图像判别层生成预测标注框和故障种类代码的结构化数据。
进一步地，所述利用设备运行状态的样本图像训练设备运行状态的卷积神经网络的过程为：
训练采用迁移学习技术进行训练，分为样本采集、样本预处理和训练建模；样本为视频时，采用相等时间间隔进行视频图像帧采样，将视频转化为图片格式文件；再对图像进行预处理，预处理包括图像降噪、图像色彩和饱和度调节；完成样本预处理后启动模型训练进程，模型训练分为开发阶段模型原型训练和现场部署后在线迁移学习训练两种模式；模型在训练过程中，在训练集上完成一个批次的训练，均在验证集上进行一次模型精度验证，检查模型泛化能力；模型经多轮迭代收敛后再进行上线部署，后期结合现场增量数据定期进行性能调优；
所述利用设备运行状态的样本图像训练设备运行状态的卷积神经网络时，构建训练数据集需要对原始数据集中图像的感兴趣区域进行标注，所述图像的感兴趣区域的分类标注规则为：设备运行正常和设备运行故障。
进一步地，所述利用训练好的设备运行状态的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行检验的过程为：
对接收到的实时视频流，采用视频抽帧方式进行抽帧后得到单帧图像，再对图像进行降噪、色彩和旋转处理，并以图像矩阵的形式输入设备运行状态的卷积神经网络；然后启动设备运行状态的卷积神经网络向前传播计算模式，输入的图像矩阵经卷积进行图像特征重构后，由图像判别层生成预测标注框和故障种类代码的结构化数据。
根据本申请实施例的第二方面，本申请提供了一种供电系统安全作业保障系统，其包括前端采集单元、网络单元和远程监控单元；
所述前端采集单元包括多个照明装置和摄像装置，所述照明装置和摄像装置匹配设置；所述摄像装置安装在预设的各监控点处，利用所述摄像装置采集各监控点的视频信息；所述照明装置用于提供照射监控点处作业人员面部区域的光线；所述摄像装置包括网络摄像机、云台和固定座，所述网络摄像机安装在云台上，所述照明装置设置在网络摄像机的一侧，所述云台用于控制所述网络摄像相机和照明装置转动；所述云台安装在所述固定座上；
所述前端采集单元采集到的视频信息通过所述网络单元传输至所述远程监控单元；
所述远程监控单元对接收到的实时视频信息进行识别，如果识别出作业现场有未授权的非作业人员，和/或作业人员闯入禁区，和/或作业人员未按要求关闭设备柜门，和/或作业人员存在安全违规行为，和/或作业人员的作业质量未达到验收标准，则发出报警提示和/或进行日志记录；
所述日志记录包括时间信息以及该时间信息对应的视频图像描述，根据所述视频图像描述能够关联到所述视频图像；
所述远程监控单元包括身份识别模块、跟踪模块、违规行为识别模块和验收模块；
所述身份识别模块对接收到的视频信息进行处理后，识别出图像中的运动目标以及与运动目标对应的ID信息，并对进入作业现场的人员进行ID身份和人脸识别；
所述跟踪模块对接收到的视频信息进行处理后，识别出图像中的运动目标及其位置信息，并判断运动目标是否闯入禁区；
所述违规行为识别模块对接收到的视频信息进行处理后，通过构建安全行为判别神经网络，识别现场工作人员是否有安全违规行为；
所述验收模块对接收到的视频信息进行处理后，通过构建设备运行状态判别神经网络，识别作业人员的作业质量是否达到验收标准。
根据本申请实施例的第三方面，本申请提供了一种供电系统安全作业保障终端设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器处理所述计算机程序时实现如上述第一方面的方法。
根据本申请实施例的第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面的方法。
根据本申请的上述具体实施方式可知，至少具有以下有益效果：本申请通过对作业现场进行视频监控，能够对进入现场的人员进行管理，通过人脸识别检测，能够达到人员监管的目的；能够监督工作人员在作业过程中对安全规范准则的遵守情况，实时的检测并识别违反安全作业规定的行为；能够对非安全区域或禁止闯入区域进行实时监测，保证人员安全和设备的安全运行；能够对作业人员的作业质量进行远程检验；综上所述，本申请能够以更科学、更智能的方式为供电系统的安全作业提供有力的基础保障。
应了解的是，上述一般描述及以下具体实施方式仅为示例性及阐释性的，其并不能限制本申请所欲主张的范围。
附图说明
下面的所附附图是本申请的说明书的一部分，其示出了本申请的实施例，所附附图与说明书的描述一起用来说明本申请的原理。
图1为本申请具体实施方式提供的一种供电系统安全作业保障方法的流程图。
图2为本申请具体实施方式提供的一种供电系统安全作业保障系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面将以附图及详细叙述清楚说明本申请所揭示内容的精神，任何所属技术领域技术人员在了解本申请内容的实施例后，当可由本申请内容所教示的技术，加以改变及修饰，其并不脱离本申请内容的精神与范围。
本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，但并不作为对本申请的限定。另外，在附图及实施方式中所使用相同或类似标号的元件/构件是用来代表相同或类似部分。
关于本文中所使用的“第一”、“第二”、…等，并非特别指称次序或顺位的意思，也非用以限定本申请，其仅为了区别以相同技术用语描述的元件或操作。
关于本文中所使用的方向用语，例如：上、下、左、右、前或后等，仅是参考附图的方向。因此，使用的方向用语是用来说明并非用来限制本创作。
关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。
关于本文中所使用的“及/或”，包括所述事物的任一或全部组合。
关于本文中的“多个”包括“两个”及“两个以上”；关于本文中的“多组”包括“两组”及“两组以上”。
关于本文中所使用的用语“大致”、“约”等，用以修饰任何可以细微变化的数量或误差，但这些微变化或误差并不会改变其本质。一般而言，此类用语所修饰的细微变化或误差的范围在部分实施例中可为20％，在部分实施例中可为10％，在部分实施例中可为5％或是其他数值。本领域技术人员应当了解，前述提及的数值可依实际需求而调整，并不以此为限。
某些用以描述本申请的用词将于下或在此说明书的别处讨论，以提供本领域技术人员在有关本申请的描述上额外的引导。
实施例1
如图1所示，本实施例提供了一种供电系统安全作业保障方法，其包括以下步骤：
S1、采集作业现场的视频信息。
S2、对采集的视频信息进行视频抽帧、图像预处理和识别分析，其具体包括：利用人脸识别技术对作业人员的身份进行识别；利用定位技术对作业人员的运动轨迹进行跟踪；利用图像处理技术对作业人员的安全违规行为进行判别；利用图像处理技术对作业人员的作业质量进行检验。
S3、根据分析结果，如果作业现场出现未授权的非作业人员，和/或作业人员闯入禁区，和/或作业人员未按要求关闭设备柜门，和/或作业人员存在安全违规行为，和/或作业人员的作业质量未达到验收标准，则发出报警提示和/或记录。
本申请通过对作业现场进行视频监控，能够对进入现场的人员身份进行识别，自动监测作业现场作业人员的行为和活动情况，并对于异常行为或活动进行报警和/或记录，从而能够进一步保障供电系统的安全作业，提高作业人员的安全，规范作业人员的行为。
上述步骤S2中，所述利用人脸识别技术对作业人员的身份进行识别包括以下步骤：
S211、将接收到的人员ID与预存储的人员ID进行比对，如果二者相同，则接收到的人员ID为已授权的ID，否则为未授权的ID。
S212、构建人脸识别的卷积神经网络。
S213、利用人像样本图像训练人脸识别的卷积神经网络。
S214、利用训练好的人脸识别的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行识别，识别作业现场是否有未授权的非作业人员；如果识别出作业现场有未授权的非作业人员，则身份识别模块发出报警提示和/或进行日志记录。
上述步骤S213中，所述利用人像样本图像训练人脸识别的卷积神经网络的过程为：
训练采用迁移学习技术进行训练，分为样本采集、样本预处理和训练建模；样本为视频时，采用相等时间间隔进行视频图像帧采样，将视频转化为图片格式文件；再对图像进行预处理，预处理包括图像降噪、图像色彩和饱和度调节；完成样本预处理后启动模型训练进程，模型训练分为开发阶段模型原型训练和现场部署后在线迁移学习训练两种模式；模型在训练过程中，在训练集上完成一个批次的训练，均在验证集上进行一次模型精度验证，检查模型泛化能力；模型经多轮迭代收敛后再进行上线部署，后期结合现场增量数据定期进行性能调优。
上述步骤S213中，所述人像样本图像采集时，分为佩戴安全帽和未佩戴安全帽两种情形进行，采集时围绕人员头部360°拍照采样。获取人员图像后，采用图像增强技术，对单张图像进行色彩、光照的调节和一定程度图像几何形变处理，提升样本数量构建人像训练集。构建训练集时，每张人像图片均对应一个人员ID编号，人像图片作为模型训练样本输入值，人员ID编号为样本标签值。
上述步骤S214中，所述利用训练好的人脸识别的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行识别的过程为：
对接收到的实时视频流，采用视频抽帧方式进行抽帧后得到单帧图像，再对图像进行降噪、色彩和旋转处理，并以图像矩阵的形式输入人脸识别的卷积神经网络；然后启动人脸识别的卷积神经网络向前传播计算模式，输入的图像矩阵经卷积进行图像特征重构后，由图像判别层生成预测标注框和故障种类代码的结构化数据。
上述步骤S2中，所述利用定位技术对作业人员的运动轨迹进行跟踪包括以下步骤：
S221、对预处理后的图像中的运动目标进行识别，并提取运动目标的轮廓信息。
S222、去除轮廓信息中飞鸟、蚊虫、烟雾等造成的干扰信息，并将去除干扰信息后的轮廓信息对应的运动目标的位置信息映射到预设的供电系统的电子地图中。
S223、在供电系统的电子地图中显示运动目标的运动轨迹。
S224、供电系统的电子地图中预设非安全区域或禁止闯入区域，判断运动目标是否闯入非安全区域或禁止闯入区域，如果有运动目标闯入预设的非安全区域或禁止闯入区域，则发出报警提示和/或进行日志记录。
上述步骤S2中，所述利用图像处理技术对作业人员的安全违规行为进行判别包括以下步骤：
S231、构建人员行为的卷积神经网络。
S232、利用包含作业人员行为的样本图像训练人员行为的卷积神经网络。
S233、利用训练好的人员行为的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行判别，判别现场作业人员是否有未佩戴安全帽、未穿工作服、未带防电手套、抽烟或打电话等安全违规行为，如果判别出现场作业人员有未佩戴安全帽、未穿工作服、未带防电手套、抽烟或打电话等安全违规行为，则发出报警提示和/或进行日志记录。
上述步骤S232中，所述利用包含作业人员行为的样本图像训练人员行为的卷积神经网络的过程为：
训练采用迁移学习技术进行训练，分为样本采集、样本预处理和训练建模；样本为视频时，采用相等时间间隔进行视频图像帧采样，将视频转化为图片格式文件；再对图像进行预处理，预处理包括图像降噪、图像色彩和饱和度调节；完成样本预处理后启动模型训练进程，模型训练分为开发阶段模型原型训练和现场部署后在线迁移学习训练两种模式；模型在训练过程中，在训练集上完成一个批次的训练，均在验证集上进行一次模型精度验证，检查模型泛化能力；模型经多轮迭代收敛后再进行上线部署，后期结合现场增量数据定期进行性能调优。
进一步地，构建训练数据集时需要对原始数据集中图像的感兴趣区域进行标注。具体地，图像的感兴趣区域包括第一和第二感兴趣区域，其中，第一感兴趣区域包括人体的头部至足部区域，第二感兴趣区域包括头部、颈部和手部区域。其中进行标注时按照以下规则进行标注：
第一感兴趣区域的标注：未佩戴安全帽、未穿工作服或未穿安全鞋等。第二感兴趣区域的标注：抽烟或打电话等。
上述步骤S233中，所述利用训练好的人员行为的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行判别的过程为：
对接收到的实时视频流，采用视频抽帧方式进行抽帧后得到单帧图像，再对图像进行降噪、色彩和旋转处理，并以图像矩阵的形式输入人员行为的卷积神经网络；然后启动人员行为的卷积神经网络向前传播计算模式，输入的图像矩阵经卷积进行图像特征重构后，由图像判别层生成预测标注框和故障种类代码的结构化数据。
上述步骤S2中，所述利用图像处理技术对作业人员的作业质量进行验收包括以下步骤：
S241、构建设备运行状态的卷积神经网络。
S242、利用设备运行状态的样本图像训练设备运行状态的卷积神经网络。
S243、利用训练好的设备运行状态的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行检验，检验现场作业人员作业后设备的运行状态是否出现故障，如果检验出现场作业人员作业后设备的运行状态故障，则发出报警提示和/或进行日志记录。
上述步骤S242中，所述利用设备运行状态的样本图像训练设备运行状态的卷积神经网络的过程为：
训练采用迁移学习技术进行训练，分为样本采集、样本预处理和训练建模；样本为视频时，采用相等时间间隔进行视频图像帧采样，将视频转化为图片格式文件；再对图像进行预处理，预处理包括图像降噪、图像色彩和饱和度调节；完成样本预处理后启动模型训练进程，模型训练分为开发阶段模型原型训练和现场部署后在线迁移学习训练两种模式；模型在训练过程中，在训练集上完成一个批次的训练，均在验证集上进行一次模型精度验证，检查模型泛化能力；模型经多轮迭代收敛后再进行上线部署，后期结合现场增量数据定期进行性能调优。
进一步地，构建训练数据集时需要对原始数据集中图像的感兴趣区域进行标注。具体地，图像的感兴趣区域的分类标注规则为：设备运行正常和设备运行故障。
上述步骤S243中，利用训练好的设备运行状态的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行检验的过程为：
对接收到的实时视频流，采用视频抽帧方式进行抽帧后得到单帧图像，再对图像进行降噪、色彩和旋转处理，并以图像矩阵的形式输入设备运行状态的卷积神经网络；然后启动设备运行状态的卷积神经网络向前传播计算模式，输入的图像矩阵经卷积进行图像特征重构后，由图像判别层生成预测标注框和故障种类代码的结构化数据。
上述步骤S243中，设备运行状态的样本图像采集时，分为实际场景下故障隐患图像采集和实验室模拟拍摄故障隐患图像两种形式。实际场景下故障隐患图像采集，可以直接利用用户已有的拍摄到故障隐患图像资料。实验室模拟拍摄，则是由技术人员结合现场实际情况布置实验拍摄环境，对故障设备、装置、部件实物进行拍摄。
实施例2
如图2所示，本实施例提供了一种供电系统安全作业保障系统，其包括前端采集单元1、网络单元2和远程监控单元3。
其中，前端采集单元1包括多个照明装置和摄像装置，照明装置和摄像装置匹配设置。摄像装置的数量根据实际情况确定，分别安装在预设的各监控点处，利用摄像装置采集各监控点的视频信息。照明装置用于提供照射监控点处作业人员面部区域的光线。摄像装置包括网络摄像机、云台和固定座，网络摄像机安装在云台上，照明装置设置在网络摄像机的一侧，云台用于控制网络摄像相机和照明装置转动；云台安装在固定座上。
前端采集单元1采集到的视频信息通过网络单元2传输至远程监控单元3。
远程监控单元3对接收到的实时视频信息进行识别，如果识别出作业现场有未授权的非作业人员，和/或作业人员闯入禁区，和/或作业人员未按要求关闭设备柜门，和/或作业人员存在安全违规行为，和/或作业人员的作业质量未达到验收标准，则发出报警提示和/或进行日志记录。其中，日志记录包括时间信息以及该时间信息对应的视频图像描述，根据该视频图像描述能够关联到该视频图像。具体地，验收标准为作业人员作业后设备运行状态正常。
远程监控单元3包括身份识别模块31、跟踪模块32、违规行为识别模块33和验收模块34。
身份识别模块31对接收到的视频信息进行处理后，识别出图像中的运动目标以及与运动目标对应的ID信息，并对进入作业现场的人员进行ID身份和人脸识别，如果识别出作业现场有未授权的非作业人员，则身份识别模块31发出报警提示和/或进行日志记录。
跟踪模块32对接收到的视频信息进行处理后，识别出图像中的运动目标及其位置信息，并判断运动目标是否闯入禁区。如果识别出作业人员闯入禁区，则跟踪模块32发出报警提示和/或进行日志记录。
违规行为识别模块33对接收到的视频信息进行处理后，通过构建安全行为判别神经网络，识别现场工作人员是否有安全违规行为。如果识别出现场作业人员有未佩戴安全帽、未穿工作服、未带防电手套、抽烟或打电话等安全违规行为，则违规行为识别模块33发出报警提示和/或进行日志记录。
验收模块34对接收到的视频信息进行处理后，通过构建设备运行状态判别神经网络，识别作业人员的作业质量是否达到验收标准。如果识别出现场设备的运行状态为作业后故障，则验收模块34发出报警提示和/或进行日志记录。
在本实施例中，身份识别模块31包括ID比对模块、第一构建模块、第一训练模块、第一识别模块。其中，ID比对模块用于对接收到的人员ID与预存储的人员ID进行比对，如果二者相同，则接收到的人员ID为已授权的ID，否则为未授权的ID。第一构建模块用于构建人脸识别的卷积神经网络。第一训练模块利用人像样本图像训练人脸识别的卷积神经网络。第一识别模块利用训练好的人脸识别的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行识别，如果识别出作业现场有未授权的非作业人员，则身份识别模块31发出报警提示和/或进行日志记录。
其中，第一训练模块被配置为：
训练采用迁移学习技术进行训练，分为样本采集、样本预处理和训练建模；样本为视频时，采用相等时间间隔进行视频图像帧采样，将视频转化为图片格式文件；再对图像进行预处理，预处理包括图像降噪、图像色彩和饱和度调节；完成样本预处理后启动模型训练进程，模型训练分为开发阶段模型原型训练和现场部署后在线迁移学习训练两种模式；模型在训练过程中，在训练集上完成一个批次的训练，均在验证集上进行一次模型精度验证，检查模型泛化能力；模型经多轮迭代收敛后再进行上线部署，后期结合现场增量数据定期进行性能调优。
第一识别模块被配置为：
对接收到的实时视频流，采用视频抽帧方式进行抽帧后得到单帧图像，再对图像进行降噪、色彩和旋转处理，并以图像矩阵的形式输入人脸识别的卷积神经网络；然后启动人脸识别的卷积神经网络向前传播计算模式，输入的图像矩阵经卷积进行图像特征重构后，由图像判别层生成预测标注框和故障种类代码的结构化数据。
人像样本图像采集时，分为佩戴安全帽和未佩戴安全帽两种情形进行，采集时围绕人员头部360°拍照采样。获取人员图像后，采用图像增强技术，对单张图像进行色彩、光照的调节和一定程度图像几何形变处理，提升样本数量构建人像训练集。构建训练集时，每张人像图片均对应一个人员ID编号，人像图片作为模型训练样本输入值，人员ID编号为样本标签值。
在本实施例中，跟踪模块32包括运动目标识别模块、图像过滤模块和位置映射模块。其中，运动目标识别模块对预处理后的图像中的运动目标进行识别，并提取运动目标的轮廓信息；图像过滤模块用于去除轮廓信息中的干扰信息，并将去除干扰信息后的轮廓信息对应的运动目标传输至位置映射模块。具体地，图像过滤模块用于去除飞鸟、蚊虫、烟雾等造成的干扰。位置映射模块将图像中运动目标的位置信息映射到预设的供电系统的电子地图中，显示运动目标的运动轨迹，并判断运动目标是否闯入禁区，如果有运动目标闯入供电系统的电子地图中预设的非安全区域或禁止闯入区域，则发出报警提示和/或进行日志记录。
在本实施例中，违规行为识别模块33包括第二构建模块、第二训练模块、第二判别模块。其中，第二构建模块用于构建人员行为的卷积神经网络。第二训练模块利用包含作业人员行为的样本图像训练人员行为的卷积神经网络。第二判别模块利用训练好的人员行为的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行判别，如果判别出现场作业人员有未佩戴安全帽、未穿工作服、未带防电手套、抽烟或打电话等安全违规行为，则违规行为识别模块33发出报警提示和/或进行日志记录。
其中，第二训练模块被配置为：
训练采用迁移学习技术进行训练，分为样本采集、样本预处理和训练建模；样本为视频时，采用相等时间间隔进行视频图像帧采样，将视频转化为图片格式文件；再对图像进行预处理，预处理包括图像降噪、图像色彩和饱和度调节；完成样本预处理后启动模型训练进程，模型训练分为开发阶段模型原型训练和现场部署后在线迁移学习训练两种模式；模型在训练过程中，在训练集上完成一个批次的训练，均在验证集上进行一次模型精度验证，检查模型泛化能力；模型经多轮迭代收敛后再进行上线部署，后期结合现场增量数据定期进行性能调优。
进一步地，第二训练模块构建训练数据集时对原始数据集中图像的感兴趣区域进行标注。具体地，图像的感兴趣区域包括第一和第二感兴趣区域，其中，第一感兴趣区域包括人体的头部至足部区域，第二感兴趣区域包括头部、颈部和手部区域。其中进行标注时按照以下规则进行标注：
第一感兴趣区域的标注：未佩戴安全帽、未穿工作服或未穿安全鞋等。第二感兴趣区域的标注：抽烟或打电话等。
第二判别模块被配置为：
对接收到的实时视频流，采用视频抽帧方式进行抽帧后得到单帧图像，再对图像进行降噪、色彩和旋转处理，并以图像矩阵的形式输入人员行为的卷积神经网络；然后启动人员行为的卷积神经网络向前传播计算模式，输入的图像矩阵经卷积进行图像特征重构后，由图像判别层生成预测标注框和故障种类代码的结构化数据。
在本实施例中，验收模块34包括第三构建模块、第三训练模块和检验模块。其中，第三构建模块用于构建设备运行状态的卷积神经网络。第三训练模块利用设备运行状态的样本图像训练设备运行状态的卷积神经网络。检验模块利用训练好的设备运行状态的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行检验，如果检验出现场作业人员作业后设备的运行状态故障，则验收模块34发出报警提示和/或进行日志记录。
其中，第三训练模块被配置为：
训练采用迁移学习技术进行训练，分为样本采集、样本预处理和训练建模；样本为视频时，采用相等时间间隔进行视频图像帧采样，将视频转化为图片格式文件；再对图像进行预处理，预处理包括图像降噪、图像色彩和饱和度调节；完成样本预处理后启动模型训练进程，模型训练分为开发阶段模型原型训练和现场部署后在线迁移学习训练两种模式；模型在训练过程中，在训练集上完成一个批次的训练，均在验证集上进行一次模型精度验证，检查模型泛化能力；模型经多轮迭代收敛后再进行上线部署，后期结合现场增量数据定期进行性能调优。
进一步地，第三训练模块构建训练数据集时对原始数据集中图像的感兴趣区域进行标注。具体地，图像的感兴趣区域的分类标注规则为：设备运行正常和设备运行故障。
检验模块被配置为：
对接收到的实时视频流，采用视频抽帧方式进行抽帧后得到单帧图像，再对图像进行降噪、色彩和旋转处理，并以图像矩阵的形式输入设备运行状态的卷积神经网络；然后启动设备运行状态的卷积神经网络向前传播计算模式，输入的图像矩阵经卷积进行图像特征重构后，由图像判别层生成预测标注框和故障种类代码的结构化数据。
设备运行状态的样本图像采集分为实际场景下故障隐患图像采集和实验室模拟拍摄故障隐患图像两种形式。实际场景下故障隐患图像采集，可以直接利用用户已有的拍摄到故障隐患图像资料。实验室模拟拍摄，则是由技术人员结合现场实际情况布置实验拍摄环境，对故障设备、装置、部件实物进行拍摄。
实施例3
本实施例提供了一种供电系统安全作业保障终端设备，其包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可以在处理器上运行的计算机程序，例如，供电系统安全作业保障程序。处理器处理计算机程序时能够实现上述各个供电系统安全作业保障方法实施例中的步骤。或者，处理器执行所述计算机程序时能够实现上述各供电系统安全作业保障系统实施例中各单元/模块的功能。
实施例4
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，例如，供电系统安全作业保障程序。计算机程序被处理器执行时实现上述各个供电系统安全作业保障方法实施例中的步骤。
以上所述仅为本申请示意性的具体实施方式，在不脱离本申请的构思和原则的前提下，任何本领域的技术人员所做出的等同变化与修改，均应属于本申请保护的范围。
Claims (10)
1.一种供电系统安全作业保障方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集作业现场的视频信息；
对采集的视频信息进行视频抽帧、图像预处理和识别分析，其具体包括：利用人脸识别技术对作业人员的身份进行识别；利用定位技术对作业人员的运动轨迹进行跟踪；利用图像处理技术对作业人员的安全违规行为进行判别；利用图像处理技术对作业人员的作业质量进行检验；
所述利用人脸识别技术对作业人员的身份进行识别包括以下步骤：
将接收到的人员ID与预存储的人员ID进行比对，如果二者相同，则接收到的人员ID为已授权的ID，否则为未授权的ID；
构建人脸识别的卷积神经网络；
利用人像样本图像训练人脸识别的卷积神经网络；
利用训练好的人脸识别的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行识别，识别作业现场是否有未授权的非作业人员；
所述利用定位技术对作业人员的运动轨迹进行跟踪包括以下步骤：
对预处理后的图像中的运动目标进行识别，并提取运动目标的轮廓信息；
去除轮廓信息中飞鸟、蚊虫、烟雾等造成的干扰信息，并将去除干扰信息后的轮廓信息对应的运动目标的位置信息映射到预设的供电系统的电子地图中；
在供电系统的电子地图中显示运动目标的运动轨迹；
供电系统的电子地图中预设非安全区域或禁止闯入区域，判断运动目标是否闯入非安全区域或禁止闯入区域；
所述利用图像处理技术对作业人员的安全违规行为进行判别包括以下步骤：
构建人员行为的卷积神经网络；
利用包含作业人员行为的样本图像训练人员行为的卷积神经网络；
利用训练好的人员行为的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行判别，判别现场作业人员是否有未佩戴安全帽、未穿工作服、未带防电手套、抽烟或打电话等安全违规行为；
所述利用图像处理技术对作业人员的作业质量进行验收包括以下步骤：
构建设备运行状态的卷积神经网络；
利用设备运行状态的样本图像训练设备运行状态的卷积神经网络；
利用训练好的设备运行状态的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行检验，检验现场作业人员作业后设备的运行状态是否出现故障；
根据分析结果，如果作业现场出现未授权的非作业人员，和/或作业人员闯入禁区，和/或作业人员未按要求关闭设备柜门，和/或作业人员存在安全违规行为，和/或作业人员的作业质量未达到验收标准，则发出报警提示和/或记录。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用人像样本图像训练人脸识别的卷积神经网络的过程为：
训练采用迁移学习技术进行训练，分为样本采集、样本预处理和训练建模；样本为视频时，采用相等时间间隔进行视频图像帧采样，将视频转化为图片格式文件；再对图像进行预处理，预处理包括图像降噪、图像色彩和饱和度调节；完成样本预处理后启动模型训练进程，模型训练分为开发阶段模型原型训练和现场部署后在线迁移学习训练两种模式；模型在训练过程中，在训练集上完成一个批次的训练，均在验证集上进行一次模型精度验证，检查模型泛化能力；模型经多轮迭代收敛后再进行上线部署，后期结合现场增量数据定期进行性能调优。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练好的人脸识别的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行识别的过程为：
对接收到的实时视频流，采用视频抽帧方式进行抽帧后得到单帧图像，再对图像进行降噪、色彩和旋转处理，并以图像矩阵的形式输入人脸识别的卷积神经网络；然后启动人脸识别的卷积神经网络向前传播计算模式，输入的图像矩阵经卷积进行图像特征重构后，由图像判别层生成预测标注框和故障种类代码的结构化数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用包含作业人员行为的样本图像训练人员行为的卷积神经网络的过程为：
训练采用迁移学习技术进行训练，分为样本采集、样本预处理和训练建模；样本为视频时，采用相等时间间隔进行视频图像帧采样，将视频转化为图片格式文件；再对图像进行预处理，预处理包括图像降噪、图像色彩和饱和度调节；完成样本预处理后启动模型训练进程，模型训练分为开发阶段模型原型训练和现场部署后在线迁移学习训练两种模式；模型在训练过程中，在训练集上完成一个批次的训练，均在验证集上进行一次模型精度验证，检查模型泛化能力；模型经多轮迭代收敛后再进行上线部署，后期结合现场增量数据定期进行性能调优；
所述利用包含作业人员行为的样本图像训练人员行为的卷积神经网络时，构建训练数据集需要对原始数据集中图像的感兴趣区域进行标注；所述图像的感兴趣区域包括第一和第二感兴趣区域，其中，第一感兴趣区域包括人体的头部至足部区域，第二感兴趣区域包括头部、颈部和手部区域；进行标注时按照以下规则进行标注：第一感兴趣区域的标注：未佩戴安全帽、未穿工作服或未穿安全鞋；第二感兴趣区域的标注：抽烟或打电话。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练好的人员行为的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行判别的过程为：
对接收到的实时视频流，采用视频抽帧方式进行抽帧后得到单帧图像，再对图像进行降噪、色彩和旋转处理，并以图像矩阵的形式输入人员行为的卷积神经网络；然后启动人员行为的卷积神经网络向前传播计算模式，输入的图像矩阵经卷积进行图像特征重构后，由图像判别层生成预测标注框和故障种类代码的结构化数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用设备运行状态的样本图像训练设备运行状态的卷积神经网络的过程为：
训练采用迁移学习技术进行训练，分为样本采集、样本预处理和训练建模；样本为视频时，采用相等时间间隔进行视频图像帧采样，将视频转化为图片格式文件；再对图像进行预处理，预处理包括图像降噪、图像色彩和饱和度调节；完成样本预处理后启动模型训练进程，模型训练分为开发阶段模型原型训练和现场部署后在线迁移学习训练两种模式；模型在训练过程中，在训练集上完成一个批次的训练，均在验证集上进行一次模型精度验证，检查模型泛化能力；模型经多轮迭代收敛后再进行上线部署，后期结合现场增量数据定期进行性能调优；
所述利用设备运行状态的样本图像训练设备运行状态的卷积神经网络时，构建训练数据集需要对原始数据集中图像的感兴趣区域进行标注，所述图像的感兴趣区域的分类标注规则为：设备运行正常和设备运行故障。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练好的设备运行状态的卷积神经网络对接收到的实时视频流进行检验的过程为：
对接收到的实时视频流，采用视频抽帧方式进行抽帧后得到单帧图像，再对图像进行降噪、色彩和旋转处理，并以图像矩阵的形式输入设备运行状态的卷积神经网络；然后启动设备运行状态的卷积神经网络向前传播计算模式，输入的图像矩阵经卷积进行图像特征重构后，由图像判别层生成预测标注框和故障种类代码的结构化数据。
8.一种供电系统安全作业保障系统，其特征在于，包括前端采集单元、网络单元和远程监控单元；
所述前端采集单元包括多个照明装置和摄像装置，所述照明装置和摄像装置匹配设置；所述摄像装置安装在预设的各监控点处，利用所述摄像装置采集各监控点的视频信息；所述照明装置用于提供照射监控点处作业人员面部区域的光线；所述摄像装置包括网络摄像机、云台和固定座，所述网络摄像机安装在云台上，所述照明装置设置在网络摄像机的一侧，所述云台用于控制所述网络摄像相机和照明装置转动；所述云台安装在所述固定座上；
所述前端采集单元采集到的视频信息通过所述网络单元传输至所述远程监控单元；
所述远程监控单元对接收到的实时视频信息进行识别，如果识别出作业现场有未授权的非作业人员，和/或作业人员闯入禁区，和/或作业人员未按要求关闭设备柜门，和/或作业人员存在安全违规行为，和/或作业人员的作业质量未达到验收标准，则发出报警提示和/或进行日志记录；
所述日志记录包括时间信息以及该时间信息对应的视频图像描述，根据所述视频图像描述能够关联到所述视频图像；
所述远程监控单元包括身份识别模块、跟踪模块、违规行为识别模块和验收模块；
所述身份识别模块对接收到的视频信息进行处理后，识别出图像中的运动目标以及与运动目标对应的ID信息，并对进入作业现场的人员进行ID身份和人脸识别；
所述跟踪模块对接收到的视频信息进行处理后，识别出图像中的运动目标及其位置信息，并判断运动目标是否闯入禁区；
所述违规行为识别模块对接收到的视频信息进行处理后，通过构建安全行为判别神经网络，识别现场工作人员是否有安全违规行为；
所述验收模块对接收到的视频信息进行处理后，通过构建设备运行状态判别神经网络，识别作业人员的作业质量是否达到验收标准。
9.一种供电系统安全作业保障终端设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器处理所述计算机程序时实现如所述权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
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