一种基于人工智能机器视觉的行为识别方法和系统技术方案

本说明书实施例提供一种基于人工智能机器视觉的行为识别方法和系统，属于数据处理技术领域，该系统包括数据采集模块，包括多个数据采集单元用于采集电力作业相关信息；环网架构模块，用于提供环网；数据处理模块，包括中央控制器及多个边缘计算单元，多个边缘计算单元通过环网架构模块提供的环网与中央控制器通信，数据采集单元通过环网将采集的电力作业相关信息上传，边缘计算单元用于通过风险识别模型基于电力作业相关信息识别电力作业风险；风险提示模块，包括多个用户终端，用户终端用于通过环网从边缘计算单元接收生成的作业预警信息，具有基于机器视觉智能化地对电力作业风险进行更为客观和准确地识别，提高电力作业的安全性的优点。安全性的优点。安全性的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能机器视觉的行为识别方法和系统


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，特别涉及一种基于人工智能机器视觉的行为 识别方法和系统。

技术介绍

[0002]电力行业现场作业具备着不确定性，因此现场作业的风险比较大，在电 力行业中，传统的现场作业风险评估是以制度化和体系化为基础，开展现场作 业风险评估体系，因此在作业风险及其控制措施的辨识、选择与执行中，需要 人为干涉，风险评估人员按照风险评估技术标准开展危害辨识、风险等级判定 及通用措施辨识，多以经验判断为主才可以实现常态化管理，主观因素较强， 同时由于经验限制，在实际现场作业风险评估过程中，对于历史事故事件、违 章、人员管理、环境等作业风险管理过程产生的大量数据缺乏系统有效的管理 与应用，致使作业风险评估存在维度单一的缺陷，且评估结果及管控措施也缺 乏针对性、客观性和科学性。
[0003]因此，需要提供一种基于人工智能机器视觉的行为识别方法和系统，用 于基于机器视觉智能化地对电力作业风险进行更为客观和准确地识别，提高电 力作业的安全性。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中的技术问题，本说明书实施例之一提供一种基于人 工智能机器视觉的行为识别系统，包括：数据采集模块，包括多个数据采集单 元，所述数据采集单元用于采集电力作业相关信息；环网架构模块，用于提供 环网；数据处理模块，包括中央控制器及多个边缘计算单元，所述多个边缘计 算单元通过所述环网架构模块提供的环网与所述中央控制器通信，一个所述数 据采集单元对应有一个所述边缘计算单元，所述数据采集单元通过所述环网架 构模块提供的环网将采集的所述电力作业相关信息上传至所述边缘计算单元， 所述边缘计算单元用于通过风险识别模型基于所述电力作业相关信息识别电力 作业风险；风险提示模块，包括多个用户终端，所述用户终端用于通过所述环 网架构模块提供的环网从所述边缘计算单元接收基于识别的所述电力作业风险 生成的作业预警信息。
[0005]在一些实施例中，所述数据采集单元包括设置在安全帽内的佩戴检测装 置，所述佩戴检测装置包括设置在所述安全帽内的压电式传感器、感应开关及 温度传感器，所述压电式传感器的输出端与所述感应开关电连接，所述感应开 关串联在电源与所述温度传感器之间，所述压电式传感器的输出电压大于第一 预设电压阈值时，所述感应开关处于导通状态；所述温度传感器的输出信号通 过所述环网架构模块提供的环网上传至所述边缘计算单元；所述用户终端设置 在所述安全帽上。
[0006]在一些实施例中，所述数据采集单元包括多个图像采集装置，所述图像 采集装置用于采集电力作业的图像信息，所述图像采集装置通过所述环网架构 模块提供的环网将采集的图像信息上传至所述边缘计算单元；所述边缘计算单 元还用于基于所述图像信息
识别电力作业人员的穿戴特征及作业行为；所述边 缘计算单元还用于基于所述温度传感器的输出信号及识别的所述电力作业人员 的穿戴特征及作业行为，确定所述电力作业风险。
[0007]在一些实施例中，所述数据采集单元包括环境监测装置及多个设备监测 装置，其中，所述环境监测装置用于采集电力作业场地的环境信息，所述多个 设备监测装置用于采集多个电力设备的相关信息。
[0008]在一些实施例中，所述边缘计算单元预存有所述环境监测装置及所述多 个设备监测装置的位置信息；所述边缘计算单元还用于基于所述环境监测装置 采集的电力作业场地的环境信息及所述多个设备监测装置采集的多个电力设备 的相关信息，确定所述多个电力设备中是否存在当前异常电力设备；若所述边 缘计算单元确定所述多个电力设备中存在当前异常电力设备，从所述图像采集 装置采集的电力作业的图像信息中确定至少一个当前风险区域，并识别所述电 力作业人员的穿戴特征及作业行为，通过所述风险识别模型基于所述至少一个 当前风险区域和所述电力作业人员的穿戴特征及作业行为，识别所述电力作业 风险。
[0009]在一些实施例中，若所述边缘计算单元确定所述多个电力设备中不存在 当前异常电力设备，所述边缘计算单元还用于通过状态预测模型基于历史信息 矩阵预测未来信息矩阵，其中，历史信息矩阵由多个历史信息序列组成，所述 历史信息序列包括所述环境监测装置在一个历史时间点采集的电力作业场地的 环境信息及多个设备监测装置在所述历史时间点采集的多个电力设备的相关信 息，所述未来信息矩阵包括预测的在多个未来时间点的电力作业场地的环境信 息及在所述未来时间点的多个电力设备的相关信息；所述边缘计算单元还用于 基于预测的未来信息矩阵，确定所述多个电力设备中是否存在预判异常电力设 备；若所述边缘计算单元确定所述多个电力设备中存在预判异常电力设备，从 所述图像采集装置采集的电力作业的图像信息中确定至少一个预判风险区域， 并识别所述电力作业人员的穿戴特征及作业行为，通过所述风险识别模型基于 所述至少一个预判风险区域和所述电力作业人员的穿戴特征及作业行为，识别 所述电力作业风险。
[0010]在一些实施例中，所述边缘计算单元还用于通过动作预测模型基于历史 图像序列预测所述电力作业人员的未来动作，其中，所述历史图像序列包括所 述图像采集装置在多个历史时间点采集的所述电力作业的图像信息；所述边缘 计算单元还用于通过所述风险识别模型基于所述动作预测模型预测的所述电力 作业人员的未来动作、所述当前风险区域和/或所述预判风险区域，识别所述电 力作业风险。
[0011]在一些实施例中，所述中央控制器还用于在所述多个边缘计算单元中存 在失效边缘计算单元时，从所述多个边缘计算单元确定一个替换边缘计算单元， 所述替换边缘计算单元用于替代所述失效边缘计算单元接收所述失效边缘计算 单元对应的数据采集单元采集的电力作业相关信息，并基于所述电力作业相关 信息识别所述电力作业风险。
[0012]在一些实施例中，所述中央控制器从所述多个边缘计算单元确定一个替 换边缘计算单元，包括：建立所述多个边缘计算单元的关系图谱；获取每个所 述边缘计算单元的算力负荷及状态信息；基于所述关系图谱和每个所述边缘计 算单元的算力负荷及状态信息，从所述多个边缘计算单元确定一个替换边缘计 算单元。
[0013]本说明书实施例之一提供一种基于人工智能机器视觉的行为识别方法， 所述方
法包括：确定数据采集单元与边缘计算单元的对应关系；通过数据采集 单元采集电力作业相关信息；所述数据采集单元基于所述数据采集单元与边缘 计算单元的对应关系，通过环网将采集的所述电力作业相关信息上传至对应的 所述边缘计算单元；所述边缘计算单元用于通过风险识别模型基于所述电力作 业相关信息识别电力作业风险；所述边缘计算单元接收基于识别的所述电力作 业风险生成作业预警信息；所述边缘计算单元通过环网将所述作业预警信息发 送至至少一个用户终端。
附图说明
[0014]本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通 过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编 号表示相同的结构，其中：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能机器视觉的行为识别系统，其特征在于，包括：数据采集模块，包括多个数据采集单元，所述数据采集单元用于采集电力作业相关信息；环网架构模块，用于提供环网；数据处理模块，包括中央控制器及多个边缘计算单元，所述多个边缘计算单元通过所述环网架构模块提供的环网与所述中央控制器通信，一个所述数据采集单元对应有一个所述边缘计算单元，所述数据采集单元通过所述环网架构模块提供的环网将采集的所述电力作业相关信息上传至所述边缘计算单元，所述边缘计算单元用于通过风险识别模型基于所述电力作业相关信息识别电力作业风险；风险提示模块，包括多个用户终端，所述用户终端用于通过所述环网架构模块提供的环网从所述边缘计算单元接收基于识别的所述电力作业风险生成的作业预警信息。2.如权利要求1所述的一种基于人工智能机器视觉的行为识别系统，其特征在于，所述数据采集单元包括设置在安全帽内的佩戴检测装置，所述佩戴检测装置包括设置在所述安全帽内的压电式传感器、感应开关及温度传感器，所述压电式传感器的输出端与所述感应开关电连接，所述感应开关串联在电源与所述温度传感器之间，所述压电式传感器的输出电压大于第一预设电压阈值时，所述感应开关处于导通状态；所述温度传感器的输出信号通过所述环网架构模块提供的环网上传至所述边缘计算单元；所述用户终端设置在所述安全帽上。3.如权利要求2所述的一种基于人工智能机器视觉的行为识别系统，其特征在于，所述数据采集单元包括多个图像采集装置，所述图像采集装置用于采集电力作业的图像信息，所述图像采集装置通过所述环网架构模块提供的环网将采集的图像信息上传至所述边缘计算单元；所述边缘计算单元还用于基于所述图像信息识别电力作业人员的穿戴特征及作业行为；所述边缘计算单元还用于基于所述温度传感器的输出信号及识别的所述电力作业人员的穿戴特征及作业行为，确定所述电力作业风险。4.如权利要求3所述的一种基于人工智能机器视觉的行为识别系统，其特征在于，所述数据采集单元包括环境监测装置及多个设备监测装置，其中，所述环境监测装置用于采集电力作业场地的环境信息，所述多个设备监测装置用于采集多个电力设备的相关信息。5.如权利要求4所述的一种基于人工智能机器视觉的行为识别系统，其特征在于，所述边缘计算单元预存有所述环境监测装置及所述多个设备监测装置的位置信息；所述边缘计算单元还用于基于所述环境监测装置采集的电力作业场地的环境信息及所述多个设备监测装置采集的多个电力设备的相关信息，确定所述多个电力设备中是否存在当前异常电力设备；若所述边缘计算单元确定所述多个电力设备中存在当前异常电力设备，从所述图像采集装置采集的电力作业的图像信息中确定至少一个当前风险区域，并识别所述电力作业人员的穿戴特征及作业行为，通过所述风险识别模型基于所述至少一个当前风险区域和所述电力作业人员的穿戴特征及作业行为，识别所述电力作业风险。
6.如权利要求5所述的一种基于人工智能机器视觉的行为...

【专利技术属性】
技术研发人员：王俊云，
申请(专利权)人：智点恒创苏州智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：