CN115761591A - 多作业现场违规识别方法 - Google Patents

Abstract

多作业现场违规识别方法，针对电网运行、设备检修、建设施工等作业现场任务繁重、点多面广，大量工作由外包分包单位承担、作业监控人员少、人员监控存在盲区、危险行为不能及时制止、危险区域无人监管等问题，基于安全生产风险管控平台边缘计算装置的前期建设工作，利用数据云、AI识别、模型研判等核心技术手段，结合作业现场高寒、冰冻等特殊环境因素，建立集典型违章、特殊违章、重点违章的核心数据库，研发作业违章智能识别与应用的管理系统，实现作业现场全范围监控覆盖、作业人员危险行为自动违章识别、违章行为自动建档推送、核心数据库一键更新等功能，提升作业现场施工人员安全系数，降低现场安全事故发生率，降低管控人员工作压力。

Description

多作业现场违规识别方法

技术领域

本发明涉及电力生产作业现场智能识别领域，尤其涉及多作业现场违规识别方法。

背景技术

智能识别技术作为一种高新技术，辽宁公司以“防风险，保人身”为目标建成了智能识别装置的研发，该装置为硬件设备单独部署在某一作业现场，当现场发生违章告警时及时提醒作业人员与安全督查中心值班人员，降低危险的发生率；但当前实现方式受到硬件设备的影响，存在以下缺点，一是仅能监测单一现场，无法完成高度覆盖；二是设备便携性不高，每次施工需重新进行设备部署。

发明内容

本发明通过上述结构技术方案，提供了一种多作业现场违规识别方法，能够同时对多个作业现场进行场违规识别。

为解决上述技术问题，本发明创造技术方案为：

1)在每个作业现场，利用当前生产作业现场的移动布控球进行视频画面采集。

2)每个现场采集的视频画面，基于安全生产风险管控平台，集成接入统一视频平台视频数据；基于安全生产风险管控平台系统分辨不同现场的方法为：平台提供作业现场与移动布控球绑定的功能，当作业现场人员准备施工时，首先通过平台功能将作业现场与移动布控球进行绑定，绑定后再进行开工作业。

3)通过配置视频数据源数量与图片数据抓取时间，定时获取图片样本数据，图片样本主要为图片抓取时间点的视频画面内容，即作业现场画面；图片样本定时上传至智能分析服务层进行识别，识别点主要包括是否佩戴安全帽、是否佩戴安全带、是否有人员闯入警戒区、作业现场有无人员监护、作业现场是否有人员、着装是否规范、是否有人吸烟、是否有人员登高等，识别方法为通过样本图片与智能分析服务中数据进行比对，当样本图片中画面情况、人员行为等与服务中某一识别点数据匹配时，则判定为该图片样本存在该识别点类型违章，识别后将识别结果反馈至应用层，其中识别结果包括处理后的图片数据、时间数据、识别点数据，图片处理是将识别点信息标记在图片中并框处具体位置；应用层查收到数据后，将处理后的图片样本数据、时间数据、识别点数据展现在安全生产风险管控平台。

4)针对存在问题的图片样本，系统自动关联安全生产风险管控平台作业计划内容，后续通过人工审查再次确定是否存在违章情况；人工核查工作主要结合作业计划情况，核查智能识别服务返回的处理后的图片样本数据、时间数据、识别点数据，所述的人工审查过程就样本图片中标注的信息进行复查，若确定样本中违章情况属实，则将该样本标注为违章样本并手动生成作业违章。

所述的违规具体为：判断为作业人员存在未佩戴安全帽违章行为、判断图片样本中是否存在非作业人员、作业人员警戒区闯入情况、判断图片样本中是否存在作业现场作业无监护情况、判断图片样本中是否存在作业现场无人的情况、判断图片样本中是否存在作业人员未规范着装的情况、判断图片样本中是否存在作业人员现场吸烟的情况。

本发明创造的有益效果是：

(1)管理效益

通过开展生产作业现场违章智能识别系统应用建设工作,可实现作业过程信息实时查看、现场作业实时监控、违章告警数据集中处理，减少现场作业隐患，降低现场督察成本，提升生产作业安全管控效率。

(2)经济效益

通过生产作业现场违章智能识别系统应用建设工作，依托人工智能技术实现违章智能识别与误操作智能预警，并结合视频异常信号智能识别将有效支撑面向电力多业务领域的智能化应用建设，减少不必要的人力、物力重复投入，提高生产力与生产经营管理水平。

(3)社会效益

通过开展生产作业现场违章智能识别系统应用建设工作，加大对安监领域的服务支撑力度，强化作业现场的安全保障，避免不安全事件发生，保障人身和设备安全。

附图说明

图1是本发明方法流程图。

图2是实施例1流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明创造实施例中的附图，对本发明创造实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明创造一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明创造中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明创造保护的范围。

1)在每个作业现场，利用当前生产作业现场的移动布控球进行视频画面采集。

2)每个现场采集的视频画面，基于安全生产风险管控平台，集成接入统一视频平台视频数据；基于安全生产风险管控平台系统分辨不同现场的方法为：平台提供作业现场与移动布控球绑定的功能，当作业现场人员准备施工时，首先通过平台功能将作业现场与移动布控球进行绑定，绑定后再进行开工作业。

3)通过配置视频数据源数量与图片数据抓取时间，定时获取图片样本数据，图片样本主要为图片抓取时间点的视频画面内容，即作业现场画面；图片样本定时上传至智能分析服务层进行识别，识别点主要包括是否佩戴安全帽、是否佩戴安全带、是否有人员闯入警戒区、作业现场有无人员监护、作业现场是否有人员、着装是否规范、是否有人吸烟、是否有人员登高等，识别方法为通过样本图片与智能分析服务中数据进行比对，当样本图片中画面情况、人员行为等与服务中某一识别点数据匹配时，则判定为该图片样本存在该识别点类型违章，识别后将识别结果反馈至应用层，其中识别结果包括处理后的图片数据、时间数据、识别点数据，图片处理是将识别点信息标记在图片中并框处具体位置；应用层查收到数据后，将处理后的图片样本数据、时间数据、识别点数据展现在安全生产风险管控平台。

4)针对存在问题的图片样本，系统自动关联安全生产风险管控平台作业计划内容，后续通过人工审查再次确定是否存在违章情况；人工核查工作主要结合作业计划情况，核查智能识别服务返回的处理后的图片样本数据、时间数据、识别点数据，所述的人工审查过程就样本图片中标注的信息进行复查，若确定样本中违章情况属实，则将该样本标注为违章样本并手动生成作业违章。

所述的违规具体为：判断为作业人员存在未佩戴安全帽违章行为、判断图片样本中是否存在非作业人员、作业人员警戒区闯入情况、判断图片样本中是否存在作业现场作业无监护情况、判断图片样本中是否存在作业现场无人的情况、判断图片样本中是否存在作业人员未规范着装的情况、判断图片样本中是否存在作业人员现场吸烟的情况。

实施例1：

如图2所示，国网辽宁公司深度贯彻“无监控，不作业”理念，共计采购2700台移动布控球用于远程监控作业现场，保障作业现场生产安全；目前辽宁公司全部作业计划均需上报安全生产风险管控平台进行管控，平台管控作业计划的同时，也管控全省2700台移动布控球使用情况，没条作业计划在签到开工后，均需完成与移动布控球绑定工作，基于该管控模式，建立了移动布控球、平台、平台数据的关联关系。

当移动布控球开机后，视频数据信号首先由APN专网传输至安全接入平台，通过定制化传输方式将视频信号传导至国网公司内网环境，而后通过统一视频平台进行解密与播放。

当视频信号传输至统一视频平台后，安全生产风险管控平台抽取视频流信号并定时抓取图片样本，该处抽取视频信号可进行配置，即可同时配置多路作业计划进行样本抓取操作，获取样本后将样本与作业计划、移动布控球的关系信息保存至后台数据库，并将图片样本提交至智能识别服务进行分析。

智能识别服务获取到样本信息后，通过制定的模型判断图片样本中是否存在违章告警行为，如存在违章告警行为，则在图片样本中将告警行为点标记并返回至安全生产风险管控平台，并将违章告警描述等信息保存至后台数据库；如不存在违章告警行为，则不返回图片样本，识别结果保存至后台数据库。

安全督查中心人员针对带有违章告警行为标记的图片样本进行复审，复审无误后根据作业计划内容、告警信息、图片样本生成违章信息并提交违章管理中。

Claims (5)

1.多作业现场违规识别方法，其特征在于，其步骤为：

1)在每个作业现场，利用当前生产作业现场的移动布控球进行视频画面采集；

2)每个现场采集的视频画面，基于安全生产风险管控平台，集成接入统一视频平台视频数据；

3)通过配置视频数据源数量与图片数据抓取时间，定时获取图片样本数据，图片样本主要为图片抓取时间点的视频画面内容，即作业现场画面。图片样本定时上传至智能分析服务层进行识别；应用层查收到数据后，将处理后的图片样本数据、时间数据、识别点数据展现在安全生产风险管控平台；

4)针对存在问题的图片样本，系统自动关联安全生产风险管控平台作业计划内容，后续通过人工审查再次确定是否存在违章情况；人工核查工作主要结合作业计划情况，核查智能识别服务返回的处理后的图片样本数据、时间数据、识别点数据，所述的人工审查过程就样本图片中标注的信息进行复查，若确定样本中违章情况属实，则将该样本标注为违章样本并手动生成作业违章。

2.根据权利要求1所述的多作业现场违规识别方法，其特征在于，所述的违规具体为：判断为作业人员存在未佩戴安全帽违章行为、判断图片样本中是否存在非作业人员、作业人员警戒区闯入情况、判断图片样本中是否存在作业现场作业无监护情况、判断图片样本中是否存在作业现场无人的情况、判断图片样本中是否存在作业人员未规范着装的情况、判断图片样本中是否存在作业人员现场吸烟的情况。

3.根据权利要求1所述的多作业现场违规识别方法，其特征在于，所述的步骤2)中，具体方法为：基于安全生产风险管控平台系统分辨不同现场的方法为：平台提供作业现场与移动布控球绑定的功能，当作业现场人员准备施工时，首先通过平台功能将作业现场与移动布控球进行绑定，绑定后再进行开工作业。

4.根据权利要求1所述的多作业现场违规识别方法，其特征在于，所述的步骤3)中识别点包括是否佩戴安全帽、是否佩戴安全带、是否有人员闯入警戒区、作业现场有无人员监护、作业现场是否有人员、着装是否规范、是否有人吸烟、是否有人员登高。

5.根据权利要求1所述的多作业现场违规识别方法，其特征在于，所述的步骤3)中识别方法为通过样本图片与智能分析服务中数据进行比对，当样本图片中画面情况、人员行为等与服务中某一识别点数据匹配时，则判定为该图片样本存在该识别点类型违章，识别后将识别结果反馈至应用层，其中识别结果包括处理后的图片数据、时间数据、识别点数据，图片处理是将识别点信息标记在图片中并框处具体位置。

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