CN112419091B - 知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法，首先构建电力作业安全管控知识图谱，旨在分解作业任务中的对象、流程、注意事项及其他语义信息，使作业更加直观可视化，并为后续人员信息安全的匹配、技能点的动作匹配和动态评价建立基础；然后划分配电网作业现场区域和视频智能管控类别；最后利用深度学习算法，并结合了作业现场各区域的监控视频，实时全过程地对作业人员进行安全管控，改以往被动的现场作业人工监督为主动智能的自动化监控，为现场作业安全风险的事前预警提供支持，从而降低现场作业人员的风险，减少事故发生概率，对提高配电网现场作业安全管控水平具有重要意义。

Description

知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法
技术领域
本发明属于电力作业安全管控技术领域，具体涉及一种知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法。
背景技术
配电网现场作业是相对比较复杂的工序，其中涉及很多危险性的操作。电力安全规程已经对电力作业提出了安全规范，要求在作业期间预防触电事故，做好安全措施。但是目前很多电力作业人员在工作中未树立正确的安全观念，缺乏足够的防范意识，严重影响作业的安全性与可靠性。若相关作业人员安全意识淡薄，未按照目前的电力作业特点、规律和现场实际情况合理参与到工作中，会严重影响电力作业的安全性和设备的安全运行。由此可见，配电网电力安全管控具有重要意义。
近年来，随着安全生产的逐渐深入以及配电网各部门对于安全生产问题的重视，我国的电力安全生产事故得到了很大程度上的减少，但电力企业安全生产的形势依然十分严峻。一方面，作业人员安全意识薄弱、安全技术水平不高是造成电力生产安全事故的重要原因，另一方面，安全生产监督技术不完善也会在一定程度上导致安全事故的发生。
目前，电网运行维护、安全监督、灾害预防等各种系统中大量采用摄像头进行视频监控，但配电网现场作业安全管理仍处于人工监督这一层次上，违章操作只能通过监控人员判定后记录，对于违章操作的预防也主要通过提高员工技术水平、完善管理制度等措施来实现。但在实际运维工作中，偶尔会存在监管工作不到位，难以及时消除安全隐患的情况。虽然大部分作业现场已部署了较为完善的视频监控系统，但其作用仅仅是辅助远程监督和记录作业现场状态，难以实现自动化。
发明内容
本发明解决的技术问题是提供一种知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法，解决配电网现场作业安全监管不足的问题。
本发明提供一种知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法，包括以下步骤：
S1、针对不同的电力作业任务，构建相应的电力作业安全管控知识图谱；
S2、划分配电网作业现场区域及配电网现场作业视频智能安全管控类别；
S3、针对配电网作业现场不同区域中相应的安全管控类别的监控视频流数据，调用知识图谱，对配电网现场作业全过程进行识别及智能安全管控。
进一步地，步骤S1具体包括以下步骤：
S11、依据电力作业的操作流程，结合电力作业的专业知识信息，梳理出作业全过程中的风险点、技能点和作业关键动作，并结合电力作业规则库来构建电力作业命名实体库；
S12、结合电力作业命名实体库和电力作业规则库来梳理不同命名实体之间的关系，建立电力作业命名实体关系库；
S13、针对现有配电网电力作业监控视频，根据相关的电力作业规则库对关键动作进行分段截取，建立典型作业操作视频样本库；
S14、基于分段截取所得的作业视频，实现人体关键点及骨架的检测，对作业人员的行为动作进行连续性表达；总结作业中人员的操作要点，提取关键动作的姿态信息，建立作业关键动作样本库；
S15、基于步骤S11-S14，并结合配电网作业现场图像视频辨识算法，构建电力作业安全管控知识图谱。
进一步地，步骤S2具体包括以下步骤：
S21、将配电网作业现场区域划分为作业准备区域、带电区域、安全通道和带电作业区域，各区域均安装视频监控；
S22、将配电网现场作业视频智能安全管控分为人员安全管控和作业安全管控两大类；其中，人员安全管控包括身份确认、安全着装和路线安全，作业安全管控包含作业安全范围和关键动作识别。
进一步地，步骤S3具体为：
S31、针对身份确认管控：基于作业准备区域中的人员监控视频流数据，调用知识图谱中相应的人脸识别算法，提取面部关键特征，识别作业人员身份；
S32、针对安全着装管控：基于作业准备区域中的人员监控视频流数据，调用知识图谱中相应的目标检测算法，检测人员是否佩戴安全帽、绝缘手套和穿着防护服；
S33、针对路线安全管控：基于安全通道中的人员监控视频流数据，调用知识图谱中相应的多目标跟踪算法，对作业现场监控视频中的多个作业人员对象进行识别，获取每个作业人员的关键特征和位置信息，实现多目标跟踪，记录并实时反馈作业人员的活动路线；
S34、针对作业安全范围管控：基于带电作业区域中的人员监控视频流数据，调用知识图谱中相应的语义分割算法，对作业现场监控视频画面进行场景语义分割，将作业人员的人物边缘及带电作业区域边缘进行画面分割，区分出作业人员与带电作业区域；
S35、针对关键动作识别管控：基于带电作业区域中的人员监控视频流数据，首先调用知识图谱中相应的行为姿态估计算法，对作业现场监控视频中作业人员的姿态关键点进行检测，然后调用知识图谱中相应的行为动作识别算法，针对已检测出的作业人员的姿态关键点，提取出动作的特征信息，识别作业人员的关键动作。
进一步地，风险点包括身份确认、安全着装、关键设备和关键动作行为；技能点包括知识技能、风险技能和动作技能；作业关键动作包括断开断路器、断开隔离开关和挂上不同标识牌的动作。
进一步地，电力作业命名实体关系包括相关关系和从属关系。
本发明的有益效果是：本发明的知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法，首先构建电力作业安全管控知识图谱，旨在分解作业任务中的对象、流程、注意事项及其他语义信息，使作业更加直观可视化，并为后续人员信息安全的匹配、技能点的动作匹配和动态评价建立基础；然后划分配电网作业现场区域和视频智能管控类别；最后利用深度学习算法，并结合了作业现场各区域的监控视频，实时全过程地对作业人员进行安全管控，改以往被动的现场作业人工监督为主动智能的自动化监控，为现场作业安全风险的事前预警提供支持，从而降低现场作业人员的风险，减少事故发生概率，对提高配电网现场作业安全管控水平具有重要意义。
附图说明
图1是本发明的知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法的流程图。
图2是本发明实施例的一种电力作业安全管控知识图谱示意图。
图3是本发明实施例的一种配电网作业现场划分方式。
图4是本发明实施例的一种配电网现场作业全过程识别图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步的说明：
本发明的知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法，首先构建电力作业安全管控知识图谱，旨在分解作业任务中的对象、流程、注意事项及其他语义信息，使作业更加直观可视化，并为后续人员信息安全的匹配、技能点的动作匹配和动态评价建立基础；然后划分配电网作业现场区域和视频智能管控类别；最后利用深度学习算法，并结合了作业现场各区域的监控视频，实时全过程地对作业人员进行安全管控，改以往被动的现场作业人工监督为主动智能的自动化监控，为现场作业安全风险的事前预警提供支持，从而降低现场作业人员的风险，减少事故发生概率，对提高配电网现场作业安全管控水平具有重要意义。
本发明实施例的知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1，针对不同的电力作业任务，构建相应的电力作业安全管控知识图谱。
步骤1.1，依据以往作业场景中涉及的专业知识信息，结合作业操作流程，梳理出作业全过程中的风险点、技能点和作业关键动作，并结合电力作业规则库来构建电力作业命名实体库：技能点包含知识技能、风险技能和动作技能等；风险点包含身份确认、安全着装、关键设备和关键动作行为等；作业关键动作包含断开断路器、断开隔离开关、挂标识牌等。
步骤1.2，利用电力作业命名实体库并结合电力作业规则库来梳理不同命名实体之间的关系，建立电力作业命名实体关系库：相关关系、从属关系等。电力作业规则库包含不同电力作业对应的操作设备、操作步骤、注意事项等。
步骤1.3，针对现有的配电网作业监控视频，根据相关的电力作业规则库对关键动作进行分段截取，去除冗余的过渡动作，建立典型作业操作视频样本库：包含如断开断路器、断开母线隔离开关、挂上“已接地”的标识牌等动作的视频。
步骤1.4，基于分段截取所得的作业视频，并利用RMPE行为姿态估计算法实现人体关键点及骨架的检测，对作业人员的行为动作进行连续性表达，提取关键动作的姿态信息，建立作业关键动作样本库。
步骤1.5，同时结合配电网现场作业全过程识别及智能安全管控中可能用到的图像视频辨识算法(如人脸识别、目标检测、行为姿态识别和命名实体识别、语义分割等算法)，基于步骤1.1～1.4，构建电力作业安全管控知识图谱如图2所示。
步骤1中的电力作业安全管控知识图谱的构建旨在分解作业任务(如两票信息：电力作业工作票和操作票信息)中的对象、流程、注意事项及其他语义信息，使作业更加直观可视化，并为后续人员信息安全的匹配、技能点的动作匹配和动态评价建立基础。
步骤2，划分配电网作业现场区域及配电网现场作业视频智能安全管控类别，具体划分方式如图3所示。
步骤2.1，将配电网作业现场划分为作业准备区域、带电区域、安全通道和带电作业区域，各区域均安装视频监控。
步骤2.2，将配电网现场作业视频智能安全管控分为人员安全管控和作业安全管控两大类，其中人员安全管控包括身份确认、安全着装和路线安全等管控，作业安全管控包含作业安全范围和关键动作识别等管控。
步骤3，针对步骤2中不同区域中相应的安全管控类别的监控视频流数据，调用知识图谱中相应的识别算法，进而对配电网现场作业全过程进行识别及智能安全管控，识别作业过程是否安全，若不安全则进行安全管控，如对相关人员进行警示。其中，作业全过程识别如图4所示。
步骤3.1，针对身份确认管控：基于作业准备区域中的人员监控视频流数据，调用知识图谱中相应的Deep ID人脸识别算法，提取作业人员面部关键特征，进而识别作业人员身份。若身份不符，发出警报。
步骤3.2，针对安全着装管控：基于作业准备区域中的人员监控视频流数据，调用知识图谱中相应的Feature-Fused SSD细颗粒度目标检测算法，检测人员是否佩戴安全帽、绝缘手套和穿着防护服。若安全着装的检测结果不符合安全作业要求，发出警报。
步骤3.3，针对路线安全管控：基于安全通道中的人员监控视频流数据，调用知识图谱中相应的MOT多目标跟踪算法，对多个对象进行识别，获取每个作业人员的关键特征以及在该视频帧内的位置信息，结合相邻帧的位置变化差异，实现多目标跟踪检测，记录并实时反馈作业人员的活动路线。若作业人员的活动路线与安全通道路线不符，发出警报。
步骤3.4，针对作业安全范围管控：基于带电作业区域中的人员监控视频流数据，调用知识图谱中相应的Mask-RCNN语义分割算法，对作业现场画面进行场景语义分割，将作业人员的人物边缘及带电作业区域边缘进行画面分割，从而区分出作业人员与带电作业区域。当两者边缘有交集时说明作业人员在作业安全范围之内；当两者没有交集则说明作业人员未在规定作业区域操作，这时发出安全警告。
步骤3.5，针对关键动作识别管控：基于带电作业区域中的人员监控视频流数据，首先调用知识图谱中相应的RMPE行为姿态估计算法，对作业人员的姿态关键点进行检测。然后调用知识图谱中相应的ST-GCN行为动作识别算法，针对已检测出的作业人员的姿态关键点，在时空尺度上分析作业人员的姿态动作信息，进而自动识别断开断路器、断开隔离开关、合上断路器和合上隔离开关等关键动作，并实时反馈作业人员的操作是否与知识图谱中的典型作业操作视频样本库相匹配。
步骤3中采用了深度学习算法，并结合了作业现场各区域的监控视频，实时全过程地对作业人员进行安全管控，改以往被动的现场作业人工监督为主动智能的自动化监控，为现场作业安全风险的事前预警提供可能，从而降低现场作业人员的风险，减少事故发生概率，对提高配电网现场作业安全管控水平具有重要意义。
综上所述，本发明的方法基于电力作业安全管控知识图谱驱动，利用人脸识别、目标检测、多目标跟踪、语义分割和行为姿态识别等深度学习算法，并结合现场作业监控视频来实时和全过程地识别现场人员及其危险行为。该发明将极大地降低作业人员的安全风险、节约人力资源和降低运维成本，对提高配电网智能化水平具有重要意义。
尽管本文较多地使用了电力作业知识图谱、人员安全管控、作业安全管控、身份确认、安全着装、路线安全、作业安全范围和关键动作识别等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (5)

1.一种知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、针对不同的电力作业任务，构建相应的电力作业安全管控知识图谱；具体包括以下步骤：
S11、依据电力作业的操作流程，结合电力作业的专业知识信息，梳理出作业全过程中的风险点、技能点和作业关键动作，并结合电力作业规则库来构建电力作业命名实体库；
S12、结合电力作业命名实体库和电力作业规则库来梳理不同命名实体之间的关系，建立电力作业命名实体关系库；
S13、针对现有配电网电力作业监控视频，根据相关的电力作业规则库对关键动作进行分段截取，建立典型作业操作视频样本库；
S14、基于分段截取所得的作业视频，实现人体关键点及骨架的检测，对作业人员的行为动作进行连续性表达；总结作业中人员的操作要点，提取关键动作的姿态信息，建立作业关键动作样本库；
S15、基于步骤S11-S14，并结合配电网作业现场图像视频辨识算法，构建电力作业安全管控知识图谱；
S2、划分配电网作业现场区域及配电网现场作业视频智能安全管控类别；
S3、针对配电网作业现场不同区域中相应的安全管控类别的监控视频流数据，调用知识图谱，对配电网现场作业全过程进行识别及智能安全管控。
2.根据权利要求1所述的知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：
S21、将配电网作业现场区域划分为作业准备区域、带电区域、安全通道和带电作业区域，各区域均安装视频监控；
S22、将配电网现场作业视频智能安全管控分为人员安全管控和作业安全管控两大类；其中，人员安全管控包括身份确认、安全着装和路线安全，作业安全管控包含作业安全范围和关键动作识别。
3.根据权利要求2所述的知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法，其特征在于，步骤S3具体为：
S31、针对身份确认管控：基于作业准备区域中的人员监控视频流数据，调用知识图谱中相应的人脸识别算法，提取面部关键特征，识别作业人员身份；
S32、针对安全着装管控：基于作业准备区域中的人员监控视频流数据，调用知识图谱中相应的目标检测算法，检测人员是否佩戴安全帽、绝缘手套和穿着防护服；
S33、针对路线安全管控：基于安全通道中的人员监控视频流数据，调用知识图谱中相应的多目标跟踪算法，对作业现场监控视频中的多个作业人员对象进行识别，获取每个作业人员的关键特征和位置信息，实现多目标跟踪，记录并实时反馈作业人员的活动路线；
S34、针对作业安全范围管控：基于带电作业区域中的人员监控视频流数据，调用知识图谱中相应的语义分割算法，对作业现场监控视频画面进行场景语义分割，将作业人员的人物边缘及带电作业区域边缘进行画面分割，区分出作业人员与带电作业区域；
S35、针对关键动作识别管控：基于带电作业区域中的人员监控视频流数据，首先调用知识图谱中相应的行为姿态估计算法，对作业现场监控视频中作业人员的姿态关键点进行检测，然后调用知识图谱中相应的行为动作识别算法，针对已检测出的作业人员的姿态关键点，提取出动作的特征信息，识别作业人员的关键动作。
4.根据权利要求1所述的知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法，其特征在于，风险点包括身份确认、安全着装、关键设备和关键动作行为；技能点包括知识技能、风险技能和动作技能；作业关键动作包括断开断路器、断开隔离开关和挂上不同标识牌的动作。
5.根据权利要求1所述的知识图谱驱动的配电网现场作业视频智能安全管控方法，其特征在于，电力作业命名实体关系包括相关关系和从属关系。
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