[发明专利]输电线路施工现场违章智能监控识别系统

说明书

本发明公开了一种输电线路施工现场违章智能监控识别系统，属于电力施工技术领域，包括数据分析平台和向数据分析平台提供连续视频流的视频采集设备。所述视频采集设备包括两个以上的摄像头；所述数据分析平台包括图像采集模块、图像分割模块、物体检测模块、视频采集模块、视频分类模块和隐患识别模型库；所述数据分析平台用于通过根据输电线路外部隐患识别模型判断所述视频采集设备提供的连续视频流中是否出现符合隐患特征的异常视频流。本发明通过该模型识别出基建现场常见的一些违章行为及隐患，并通过持续训练，不断提升识别准确率，及时处理潜在危险，确保现场安全。

技术领域

本发明属于电力施工技术领域，尤其涉及一种用于输电线路施工现场违章智能监控识别的电子系统。

背景技术

目前输电线路施工现场等基建高风险作业现场基本上能保证视频监控系统全覆盖，但针对大范围内施工作业点，一方面，人工审核是否存在违章作业行为工作量极大，同时该项工作也受到工作经验和责任心等主观因素影响，另一方面，现场人员检查和人工审核监控视频存在一些不能及时发现的隐患，如不能及时发现现场不带安全帽、抽烟及其他违章作业行为。

百度EasyDL是一种定制化图像识别的训练和服务平台，支持训练7类模型：图像分类，识别一张图中是否是某类物体/状态/场景。可以识别图片中主体单一的场景；物体检测，在一张图包含多个物体的情况下，定制识别出每个物体的位置、数量、名称。可以识别图片中有多个主体的场景；图像分割，对比物体检测，支持用多边形标注训练数据，模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景；文本分类，基于自建分类体系的机器学习方法，可实现文本自动分类；声音分类，识别出当前音频是哪种声音，或者是什么状态/场景的声音；视频分类，分析短视频的内容，识别出视频内人体行为动作，环境变化，或是物体位置/状态变化，现有技术中尚未有使用EasyDL等图像识别训练和服务平台解决输电线路施工现场违章监控识别的技术方案。

发明内容

本发明目的在于提供一种输电线路施工现场违章智能监控识别系统，用于及时发现施工现场不带安全帽、抽烟及其他违章作业行为，及时处理潜在危险，确保现场安全。

本发明提供的技术方案为：一种输电线路施工现场违章智能监控识别系统，包括数据分析平台和向数据分析平台提供连续视频流的视频采集设备，所述视频采集设备包括两个以上的全景摄像头；所述数据分析平台包括图像采集模块、图像分割模块、物体检测模块、视频采集模块和视频分类模块。

上述技术方案第一方面的改进在于，包括现场联动预警设备，所述数据分析平台包括与所述现场联动预警设备通讯连接的通知单元。

上述技术方案第二方面的改进在于，所述数据分析平台用于生成输电线路外部隐患识别模型。

上述各方案的进一步改进在于，所述输电线路外部隐患识别模型包括场景识别单元、设备识别单元、标识识别单元、人体识别单元、动作识别单元和隐患识别模型集，所述隐患识别模型集是隐患识别模型库的一个子集。

上述技术方案第三方面的改进在于，所述数据分析平台通过所述视频采集设备提供的连续视频流建立或者修改隐患识别模型库。

上述各技术方案的进一步改进在于，所述异常数据流至少包含一张静态图片的数据；所述连续视频流中每张静态图片之间的最小时间间隔小于1s。

上述技术方案第四方面的改进在于，所述视频采集设备包括设在一个监控点的三个摄像头，所述三个摄像头同时向所述数据分析平台提供该监控点的连续视频流。在第四方面的一些优选实施例中，所述三个摄像头呈直角三角形部署。在第四方面的另一些优选实施例中，所述摄像头为全景摄像头。

本发明技术方案及改进的技术方案带来的有益效果为：通过图像采集模块、图像分割模块、物体检测模块、视频采集模块和视频分类模块训练获取输电线路外部隐患识别模型，通过该模型识别出基建现场常见的一些违章行为及隐患，并通过持续训练，不断提升识别准确率。

附图说明