基于計算機網絡技術以及無線通信技術和視頻監控技術，研究深度學習圖像識別的變電站基建安全行為監控系統。構建一種比較完善的變電站基建安全行為監控系統。

1 引言

傳統的變電站基建安全行為監控工作已經有了較為廣泛的應用，而且效果良好，但是我們知道變電站基建項目比較多，而且對其的管理比較復雜，需要投入大量的人力資源，難以使得變電站基建安全得到有效保障。因此，國家對電網企業制定了一定的安全管理標準，相應的企業也開始重視對變電站基建安全行為監控系統的研究，充分利用先進的信息技術，實現對變電站基建安全行為的可視化監控，使得變電站安全管理工作得以落實。

2 構建新型的變電站基建安全行為監控系統

（1）變電站基建安全行為監控系統技術路線。變電站基建安全行為監控系統使用一種 B/S 架構。根據對變電站基建安全行為監控的實際需要，加強對相應標準化制度的建設，使得生產責任制等相關制度得到有效落實，結合數據庫以及其他相關的網絡技術使得變電站基建安全行為監控更具有標準化。另外，還應當重視對網絡通信技術的應用，并且與視頻編碼和傳輸等技術相結合，使得變電站基建安全行為監控具有可視化，能夠直接通過遠程視頻對工程建設進行有效監控。

（2）變電站基建安全行為監控系統架構。變電站基建安全行為監控系統中的視頻信息是借助于施工現場中布置的監控攝像的編碼，然后借助施工現場所搭建的無線網絡將視頻信息傳輸并存在錄影機中，相應的管理員便能夠借助于變電站基建工程施工現場的監視器對整個工程建設的安全性進行全方位的管理。其中監控視頻在存入錄影機中，能夠使得相關視頻數據借助一些公網通道傳遞到數據中心，相應的變電站工程建設管理機構能夠借助視頻服務器使得工程建設現場的安全狀況了如指掌。各個參與變電站基建工程的機構可以借助公網將系統中的基建安全管理相應的數據信息傳遞給中心應用服務器，應用服務器在對其進行統一的管理。與此同時，各個基建安全管理企業能夠對相應的數據信息進行調用和分析。

（3）變電站基建安全行為監控系統應用范圍

變電站基建安全行為監控系統中主要的用戶有：基建安全管理單位；參與變電站基建工程的各個單位，即參與工程項目具體實施的施工單位和監管單位；參與工程建設的施工單位的項目部門。

變電站基建安全行為監控系統的應用范圍有：變電站基建工程項目部門的管理員借助于施工現場的監視器對基建安全行為進行監控；變電站基建工程項目的具體實施機構與安全管理機構對施工現場的數據信息進行編制，對施工現場的實際數據信息進行監管；市局工程建設機構與各管理機構對相關安全數據信息的統計和監管，對施工現場實際狀況進行查看。

（4）變電站基建安全行為監控系統特征。變電站基建安全行為監控系統使得基建安全行為的管理變得更加科學合理和規范，并且實現了數字化和可視化的監控，這與變電站基建安全行為監控工作的理念相適應，能夠使得變電站基建工程建設企業的管理部門的實際監管需要得到有效滿足，同時還能夠使得參與工程建設和監管的企業需求得到充分的滿足。另外，變電站基建安全行為監控系統的構建是對傳統工程監控工作的一種創新和改進，在很大程度上使得基建安全行為的管理水平得到提升，同時使監管效率獲得了極大的提升。

3 應用效果

（1）工程項目安全管理。給變電站基建安全行為監控提供了具體的工程項目管理，其中有對基建安全行為策劃管理、對其安全風險的管理、對工程施工的管理和安全評估和檢查等。借助基建安全行為監控系統，使得項目安全管理的具體工程項目流程更具標準化和科學合理化，給安全行為監控管理工作人員提供了方便。

（2）視頻智能化。變電站基建安全行為監控系統（圖 1）實現了監控視頻的智能化，根據基建工程施工現場安全監管及風險管控的實際情況，結合電力安全生產現場的“十個規定動作”，通過手機 APP、電腦客戶端對實現作業全程可視化監控，對現場作業人員佩戴安全帽、穿著工作服等作業規范性進行智能監督，對安全區域、登高作業等危險點、重點施工區域進行實時監控智能分析（圖 2），配合針對電力作業特色的動態圖像智能分析算法（圖 3），全方位監控現場作業情況，保證作業安全及質量，提高施工現場的安全管理水平。

4 成果分析

本研究基于視頻智能圖像識別和機器深度學習技術[1,2]，結合電力行業工程建設特點，建立安全帽佩戴、工作服穿著、登高預警、安全區域檢測等識別規則，通過電腦、手機 APP、現場音箱等實時監測告警，實現具有安全行為智能分析的視頻監控系統，取代傳統人工監控，助力電網建設提升安全管理水平。本成果解決了有效解決電力安全生產現場作業“十個規定動作”中的戴安全帽、穿工作服、掛牌裝遮攔等實時安全管理難題，取得了集理論、技術、裝備和應用于一體的系列成果。（1）提出了采用結合檢測和活體預測的長時間實時跟蹤技術，經過多級多層次特征提取建模，基于神經網絡、組合特征 SVM 分類識別、聚合通道特征目標檢測、深度學習等視頻圖形智能分析，現場安全問題實時語音告警，有效解決安全行為靠人監督問題，實現自動化無人安全監督，提升了電網風險管理水平。（2）提出了基于在線學習的抗遮擋目標跟蹤算法、基于多模態數據融合的活體檢測識別技術結合人數無關的實時多目標跟蹤算法，實現現場作業環境多人安全行為違章同時識別預警。（3）提出了基于普通光學相機深度判斷的周界精準預警算法，充分保留現有資源，利用現有監控設備加裝工程安全行為監控系統和分析服務器，將“被動監控”升級為智能安全行為分析的“主動預警”，有效降低項目成果應用建設投資。

系統在珠海供電局 110 kV 某變電站和 220 kV 某變電站建設工程，某供電局 2017 年第二批 20 kV 及以下配電網基建常規項目施工等項目、某 10 kV 業擴配套工程、廣珠花園10kV業擴配套工程等項目中成功應用中成功應用，系統對作業現場違規違章行為及突發情況的監控識別，整體提高安全監督人員同時多個作業現場的監管，通過識別告警可有效降低施工人員因麻痹大意而產生的習慣性違章 30%，節約安全督查檢查工作約 50% 的工作量。有效提升現場的管控效率，提升管控質量，大幅降低施工現場違章率及安全隱患，促進承包商規范進行現場施工作業確保了現場的人身、電網及設備安全，進而提升電網安全穩定運行，應用前景廣闊。

5 結語

系統實現了傳統安全督查無法做到的作業現場全過程可視化實時監管，能夠發現問題及時得到糾正，現場作業風險得到了有效管控。管理人員能夠通過手機及監控大屏隨時隨地進行現場監控。