圣瞳案例|人工智能在国网电力场景安监系统的应用

· 精选案例
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电力作业现场普遍存在数量大、点多面广、环境复杂、施工人员水平参差不齐等情况,这给安全监管带来了很大的管控难度,对于违章违规行为往往不能在第一时间发现,容易造成安全事故。

传统管控是通过各类常规监控终端来实施远程监控和现场管控的,这种方式需要人工复核。随着监控终端设备数量增多,海量数据让人工核验的工作量与日剧增,响应及时性和管控有效性均无法保证。

西安咏圣达科技基于对电力场景安监业务需求的深入了解,利用行业领先的人工智能技术、边缘计算技术等高新科技,推出一整套解决方案,可全面对接电力作业视频监控平台并实现智能分析,满足现场作业的智慧化安监。

行业痛点
电力场景现场作业的安监痛点主要集中于以下几个方面:

1)人员着装规范:主要集中于人员着装的持续监管。根据不同作业场景,人员着装监管的内容存在较大差异(如安全帽、安全带、工服、口罩、护目镜、绝缘鞋/手套等),如果采用人工监督或者远程监控的方式,监管的时效性、准确性和持续性都无法保证。

2)人员行为监管:如人员越界、禁区闯入等情况,往往是极短时间内发生,用传统方式很容易造成监管漏洞,待危险发生时往往为时已晚。

3)作业环境检测:以烟火识别为例,在作业环境中,一旦发生火灾,将对人员、物品造成不可估量的损失,传统火焰检测设备如传感器,往往只适合相对封闭的空间,而室外场合因设备设施分散,空气流动大,传统设备的作用十分有限。同时在施工过程中,现场环境由于面广人多点杂,当有一些工程设备如吊车、翻斗车、挖掘机进入现场后,如不按规定区域停放或行进,极易对人员、设施(如电力高塔)等造成危险。

4)电力设备状态识别:如(如指示灯、压板状态、仪表读数)由于数量多且复杂,靠人工无法实时查看,当出现异常时难以在第一时间发现并解决。

5)电力设备缺陷识别:电力设备在日常运行过程中,不可避免会发生一些异常情况,如设备表计表盘模糊/破损、绝缘子破裂、硅胶变色、部件漏油、金属件锈蚀等,仅依靠人力往往无法及时发现进行维护,会给设备安全运行造成隐患。

项目信息

国网某公司安监项目借助“圣瞳”工业安全智能感知平台,对作业现场人员违章和设备状态自动判别,实现了电力作业全过程管控,降低了人力物力投入,做到了快速响应、精准报警和全天24h监测。平台以视频图像识别深度学习算法为核心技术,遵循国网信息平台规范,依托综合可靠的通信网络、分布式数据库和集群计算等多项技术,提供功能包括:自动监测常见违章行为及设备状况、自动识别、自动告警、自动生成记录并通知安全监管人员处理等。

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解决方案
项目主要解决了电力场景智慧化安监的两类需求:人员作业管控、人员行为与环境监测。

一、人员作业管控

1)安全帽识别:检测画面中是否有人员未佩戴安全帽,对违规情况进行报警。

2)安全带识别:检测画面中是否有人员未佩戴安全带并统计出数量,对违规情况进行报警。

3)工服识别:检测画面中穿着工服的工人数量,对画面下出现非标准着装的情况进行报警。

4)绝缘手套识别:检测画面中是否有人员未按规定佩戴绝缘手套,并对违规情况进行报警。

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二、人员行为与环境

1)抽烟识别:检测画面中是否出现抽烟人员情况并统计出数量,对出现抽烟等情况进行报警。

2)越界检测:检测画面中跨越禁止线的情况,对违规情况进行报警。

3)禁区闯入检测:检测画面中进入禁止区域的情况,并对违规情况进行报警对违规情况进行报警。

4)摔倒检测:检测画面中摔倒人员情况,对画面下出现摔倒情况进行报警。

5)聚集检测:检测画面中是否存在人员聚集的情况,对人数超过设定阈值的情况进行报警。

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 方案价值
该方案通过计算机视觉与人工智能技术,从视频采集设备中获取图像,以快速识别相关人员及行为管控为目的,做到了快速发现、快速报警、事前预防、事中管控、事后分析全链路监测,实现了基于人工智能的电力安全作业智慧化监管。