[发明专利]一种电网作业行为的识别方法及系统

说明书

本发明提供了一种电网作业行为的识别方法及系统，该方法包括：获取电网作业现场的离线视频数据及各待监测目标的实时监控视频数据；构建作业行为识别网络模型，根据离线视频数据对作业行为识别网络模型进行训练，得到标准作业行为识别网络模型；根据标准作业行为识别网络模型，对实时监控视频数据进行识别，生成各待监测目标的识别结果。通过构建的作业行为识别网络模型，对实时监控的视频进行行为识别，保证了输入数据的有效性，提高了算法对于目标识别的精准度，对电网作业场景等施工环境相对复杂场景下的作业人员的违章行为进行及时有效的识别与监测。

技术领域

本发明涉及行为识别技术领域，具体涉及一种电网作业行为的识别方法及系统。

背景技术

电网施工环境相对复杂，存在着众多不安全因素对作业人员的人身安全构成了潜在威胁。作业人员在作业现场普遍存在没有按照规章制度进行操作的违章行为，这种违章行为在威胁作业人员的人身安全的同时，也会影响电网的规范施工。目前，由于对反违章行为缺乏有效的监控手段，难以做到及时提醒和制止违章操作行为的发生，导致各类人身安全事故频发。因此，如何对电网作业场景等施工环境相对复杂场景下的作业人员的违章行为进行及时有效的识别具有重要的理论意义和实用价值。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种电网作业行为的识别方法及系统，以解决现有技术中由于对反违章行为缺乏有效的监控手段，难以做到及时提醒和制止违章操作行为的发生的问题。

本发明实施例提供了一种电网作业行为的识别方法，包括：获取电网作业现场的离线视频数据及各待监测目标的实时监控视频数据；构建作业行为识别网络模型，根据所述离线视频数据对所述作业行为识别网络模型进行训练，得到标准作业行为识别网络模型；根据所述标准作业行为识别网络模型，对所述实时监控视频数据进行识别，生成各所述待监测目标的识别结果。

可选地，所述获取电网作业现场的离线视频数据，包括：获取所述电网作业现场的各作业人员的目标ID；根据所述目标ID，对所述离线视频进行作业人员目标检测，提取各所述作业人员对应的视频数据帧序列。

可选地，所述根据所述离线视频数据对所述作业行为识别网络模型进行训练，得到标准作业行为识别网络模型，包括：分别对各所述视频数据帧序列进行采样得到多个视频数据帧片段；将各所述视频数据帧片段分别送入共享权重的2D卷积子网络，得到多个特征图；将各所述特征图进行时空堆叠，生成时空特征体；将所述时空特征体分别输入3D子网络和2D子网络进行模型训练，得到所述标准作业行为识别网络模型。

可选地，所述将所述时空特征体分别输入3D子网络和2D子网络进行模型训练，包括：将所述时空特征体输入所述3D子网络进行训练，生成第一评分特征向量；将所述时空特征体输入所述2D子网络进行训练，生成第二评分特征向量；将所述第一评分特征向量与所述第二评分特征向量进行级联，得到评分向量；采用预设分类算法对所述评分向量进行分类，得到所述作业人员的行为类别标签。

可选地，所述根据所述标准作业行为识别网络模型，对所述实时监控视频数据进行识别，生成各所述待监测目标的识别结果，包括：根据所述实时监控视频数据的采集时间顺序，从所述实时监控视频数据中提取预设帧数量的样本视频段；将所述样本视频段输入到所述标准作业行为识别网络模型，得到与所述样本视频段对应的识别结果。

可选地，所述根据所述标准作业行为识别网络模型，对所述实时监控视频数据进行识别，生成各所述待监测目标的识别结果，还包括：判断剩余的所述实时监控视频数据是否满足所述预设帧数量的要求；当所述实时监控视频数据满足所述预设帧数量的要求时，对所述样本视频段进行更新，并返回将所述样本视频段输入到所述标准作业行为识别网络模型，得到与所述样本视频段对应的识别结果的步骤。