电力作业现场智能安全监督研究与应用.pdf
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1、电力作业现场智能安全监督研究与应用权 杰李富祥常政威丁宣文杜春忠(.国网四川省电力公司四川 成都.国网四川省电力公司电力科学研究院四川 成都.华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司西藏 拉萨)摘 要:针对目前电力作业现场安全监督过度依赖于人工、自动化智能化程度低从智能安全监督的监督内容、方法以及监督算法上展开研究并基于深度感知摄像头、图像识别、机器学习等技术实现了对作业现场人员安全生产行为的实时监视和智能预警能大幅提高作业现场安全管控的自动化与智能化水平以及对作业现场行为违章的威慑力其研究成果在多个变电站、换流站以及实验室等典型作业场景下得到成功应用显著提升了作业现场安全生产水平关键词:智能安
2、全监督 图像识别 检测算法中图分类号:文献标志码:文章编号:():./.(.):.:引 言在电力生产过程中安全监督对于保证作业人员的安全具有重要意义 电力作业现场现有的安全监督主要包括作业班组监护人监护、领导或管基金项目:四川省自然科学基金资助项目()理人员到岗到位检查、安监专业人员安全督查以及相关人员“四不两直”安全巡查等形式均受到人员主观能动性、业务水平及监督检查覆盖率等限制近年来借助基建和生产作业现场便携式视频终端、变电站站内视频监控以及移动互联网系统开展远程监督可实现远程实时监控、远程资料查阅以及全程录像备查提高了监督检查覆盖率和威慑力但也存四 川 电 力 技 术 年 月 第 卷 第
3、期 在着不能近距离和多角度准确监督、难以长时间集中精力专注监督以及无法在线实时智能分析、风险预警等不足安全监督手段仍然需要进一步创新相比完全靠人进行安全监督的传统方式依靠智能化的机器人开展安全监督能充分展现“机器代人”的优势与人容易出现疏忽、监督水平参差不齐以及固定摄像头受局限相比智能安全监督机器人可实现移动、智能、一丝不苟的全过程监督弥补仅靠人监督人的不足切实提高监督质效经统计电力作业现场的违章大部分都属于行为违章其次是管理违章再次是装置违章同时行为违章也是最容易引发人身伤亡的一类违章 因此下面针对电力作业现场的安全生产行为提出了以机器人为载体的智能监督方法智能监督技术是研究的重点 智能安全
4、监督内容及方法电力作业现场智能安全监督主要是指以机器人为载体通过高分辨率可见光摄像机传感设备采用基于图像处理分析算法提取视频源的结构特征实现安全生产行为实时监控同时通过建立多层次的特征标准库利用基于特征库的机器学习系统提高机器人的识别成功率从而提高安全监督的有效性结合电力作业现场特点不安全生产行为一般有不挂接地线、不系安全带、不戴安全帽、误入试验(带电)区域、吊臂下站人、监护不到位等 针对这些典型违章展开安全生产行为智能监督研究.设备接地操作监督主要监督在变压器耐压、局部放电等高压试验结束后工作人员是否用接地棒对高压被试设备表面进行接地操作 系统判定流程如图 所示 智能安全监督系统获取摄像头图
5、像同时获取标准特征库特征使用单目标模板匹配算法获取标定区域以此获得接地棒区域以及接地操作区域 再利用基于混合高斯背景建模技术的背景差分减除算法实时监督接地棒是否拿起以及接地操作是否完成.安全带(帽)穿戴监督主要监督在现场作业过程中高处作业人员是否穿戴安全带以及现场作业人员是否佩戴安全帽系统判定流程如图 所示 智能安全监督系统获取摄像头图像利用基于方向梯度直方图(图 设备接地操作监督流程)特征的支持向量机()分类器检测画面中的工作人员再提取感兴趣区域()作为新的检测对象并利用混合高斯背景模型建立背景图 预先提取安全带(帽)颜色获得 区域与安全带(帽)同颜色范围 然后获得 区域运动区域范围 系统将
6、 和 做交集运算得到检测结果实现安全带(帽)穿戴实时监督图 安全带(帽)穿戴监督流程.目标入侵监督主要监督在现场作业过程中是否有目标入侵到根据真实围栏所划分的虚拟围栏内 系统判定流程如图 所示 智能安全监督系统获取摄像头图像同时获取标准特征库特征使用单目标模板匹配算法获取标定区域然后用漫水填充算法获得具体虚拟围栏区域再利用三帧差分法检测到运动目标最后用人员闯入检测算法判断运动目标是否闯入虚拟围栏区域图 目标入侵监督流程.吊臂下危险源监督主要监督在变电站现场作业过程中高空作业车的吊臂等危险源下方是否有工作人员 系统判定流程如图 所示 智能安全监督系统获取摄像头图像同时获取标准特征库特征使用单目标
7、模板匹配 四川电力技术 第 卷算法获取标定区域通过标定区域以及漫水填充算法就可以获得吊臂下方危险区域再利用 进行危险区域周围的人员检测并利用人员闯入算法判断人员是否在危险区域图 吊臂下危险源监督流程.叉车人员协助监督主要监督在现场作业过程中是否有工作人员在装载电力设备的叉车边进行协助工作 系统判定流程如图 所示 智能安全监督系统获取摄像头图像同时获取标准特征库特征使用单目标模板匹配算法获取叉车位置然后使用 算法实现对叉车的实时跟踪再利用基于 特征的 分类器检测画面中的人最后根据安全距离判断画面中检测得到的人是否为叉车协助人员图 叉车人员协助监督流程 智能安全监督算法为实现第 章中提到的智能安全
8、监督功能采用了以下检测分析处理算法.人员检测算法基于统计学习的人员检测算法流程如图 所示 首先进行图像特征提取需要将大量含有识别目标和不含识别目标的图片所组成的样本集特征进行提取再使用分类算法对这些特征加以机器学习训练并得到分类器然后利用训练好的分类器进行判别和检测即可确认是否包含目标人员外观的特征算子和特征分类器使用的是 算子和 分类器 是一种经典的对形状特征(尤其是人体形状特征)进行描述的方法与其他特征算子相比较 有很多适合做人员检测图 人员检测算法流程的优点例如 特征提取是在输入图像的局部单元格上进行操作而不是对整体或者大面积图像进行操作所以 特征具有良好的光学不变性和几何不变性 是一种
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