基于边缘计算的电力作业现场安全管控视频分析技术研究与应用  

作　　者：王秋琳 李建华 丘志强 苏江文 郑耀松 邢国用 

机构地区：[1]福建亿榕信息技术有限公司,福建福州350001

出　　处：《电子元器件与信息技术》2024年第6期166-170,共5页Electronic Component and Information Technology

摘　　要：为解决电力现场作业安全管控中人工方式存在流程复杂、人力投入大、及时性低、有效性低等问题,以“是否佩戴安全帽”“梯上作业无人扶梯”等9类典型管控点为例,借助移动布控球等终端信息采集设备、边缘计算设备、云端高性能服务器、智能算法等,构建了一整套数字化安全管控系统。本系统通过终端设备采集作业现场人员位置、作业操作等现场实时视频流信息,利用基于深度学习算法的智能视频分析技术识别不合规穿戴工器具、作业违规操作等安全风险,及时发出警告信息。同时,系统还提供各类统计信息、违规行为截图及视频录制等功能。针对作业场景数量多、不同场景管控点不一的问题,设计了模型训练流水线框架,可高效快速构建深度学习算法模型满足实际识别需求,并在数据处理环节针对安全管控场景提出了一种标签冲突数据的预处理方法。该系统及相关创新方法在实际作业现场验证中表明,典型作业管控点相关算法模型整体性能均明显提升,视频告警信息平均延时低,管控点违章行为自动告警达到实际业务应用预期。

关 键 词：边缘计算 现场作业 视频分析 违章管控 深度学习 模型开发流水线 标签冲突 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TM73[电气工程—电力系统及自动化]