5G+AI智能助力智能电力信息化

随着我国经济的快速发展和科技的不断进步，电力资源在社会发展进程中扮演的角色愈发重要。输电线路作为电网系统非常重要的一环，在电网中的分布广泛。但是，由于电力传输行业工作环境复杂，通常是野外、山区等，输电线路直接暴露在大气环境中，在其运行过程中会因自然因素及人为因素而诱发多种事故，同时，输电线路通常是依靠人工巡检和检修为主，这种巡检方式劳动强度大、工作条件艰苦，输电线路的运行情况得不到及时反馈。因此如何解决电力线路检测的效率和精度是困扰电力行业的重大难题。

针对上述问题，国网提出“三型两网，世界一流”的战略目标，研究提出了建设坚强智能电网与泛在电力物联网深度融合的智慧输电线路的工作思路，综合应用成熟现场感知装置及智能巡检设备，充分运用移动互联、人工智能等先进物联技术，实现状态精准管控、运检质效提升。AIoT万物智联，智能安全帽生产厂家，执法记录仪生产厂家，智能安全帽、智能头盔、头盔记录仪、执法记录仪、智能视频分析/边缘计算AI盒子、车载DVR/NVR、布控球、智能眼镜、智能手电、无人机4G补传系统等统一接入大型融合通信可视指挥调度平台VMS/smarteye 。

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。

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。

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。

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。

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。