[发明专利]一种配电房安全识别系统及其识别方法

权利要求书

1.一种配电房安全识别系统，其特征在于，包括：

视频采集模块，用于采集配电房内实时视频流并传输至边缘计算模块；

边缘计算模块，用于对采集的视频流进行图像处理，得到用于判断配电房内操作是否合规的数据，并得出判断结论；

展示模块，用于实时展示边缘计算模块的处理结果，同时若边缘计算模块得到的判断结论含有不合规的数据，展示模块就发出异常警报告。

2.根据权利要求1所述的配电房安全识别系统，其特征在于，所述边缘计算模块通过边缘计算技术，对采集的实时视频流进行处理，获取视频中的场景数据以及工作人员操作数据。

3.根据权利要求2所述的配电房安全识别系统，其特征在于，所述工作人员操作数据包括人脸、是否穿工作服、戴安全帽、双人操作情况。

4.根据权利要求3所述的配电房安全识别系统，其特征在于，所述场景数据包括配电房内的温湿度和烟火数据。

5.根据权利要求4所述的配电房安全识别系统，其特征在于，所述边缘计算模块根据工作人员操作数据判断人员授权是否吻合、安全穿戴是否规范、规范操作是否执行；边缘计算模块根据场景数据判断配电房内的场景环境是否安全。

6.根据权利要求5所述的配电房安全识别系统，其特征在于，所述边缘计算模块采用多层的卷积神经网络的识别模型来提取实时视频流中的形状、颜色、纹理的特征。

7.根据权利要求6所述的配电房安全识别系统，其特征在于，所述边缘计算模块根据工作人员操作数据判断人员授权是否吻合的过程是：

若非登记在内的人员进入限定区域，产生黑名单，并通知展示模块发出实时语音提醒，并自动生成信息通知相关责任人。

8.根据权利要求2-7任一项所述的配电房安全识别系统，其特征在于，只要边缘计算模块得出的判断结论有不合规时，边缘计算模块截取相应的图片证据，并通知展示模块发出实时告警。

9.一种如权利要求8所述的配电房安全识别系统的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：通过视频采集模块采集配电房内实时视频流并传输至边缘计算模块；

S2：利用边缘计算模块对采集的视频流进行图像处理，得到用于判断配电房内操作是否合规的数据并得出判断结论传输至展示模块；

S3：展示模块实时展示边缘计算模块的处理结果，同时发出异常警报告。

10.根据权利要求9所述的配电房安全识别识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述边缘计算模块采用多层的卷积神经网络的识别模型来提取实时视频流中图片的形状、颜色、纹理的特征，并应用了残差网络结构块，解决训练过程中随着卷积层的增加损失值反而增大的情况。