【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电厂安全监控，具体涉及一种基于人工智能的电厂安全监控系统。
技术介绍
1、目前，电厂中的部分老旧设备可能尚未集成至现代监控系统中，导致预警系统可能会出现因为监测范围不全面而错过安全隐患的情况；另外，对于电厂而言，监控数据的体量很大，监测得到的安全异常情况如何通过决策确定异常情况的真实性亟待解决。
技术实现思路
1、为了解决以上技术问题，本专利技术提供了一种基于人工智能的电厂安全监控系统，所述系统包括：
2、电厂设备监测模块、电厂人员监测模块和安全上报模块；
3、所述电厂设备监测模块用于监测电厂设施是否正常运行，若出现运行异常，则发送异常信息至安全上报模块；
4、所述电厂人员监测模块用于监测电厂工作人员的人员安全进行监测，若发现人员异常行为则发送异常信息至安全上报模块；
5、所述安全上报模块用于接收异常信息，并分别进行处理，实现对电厂的安全监控。
6、可选的，所述电厂设备监测模块包括多维度数据提取子模块、运行状态监测子模块和设备异常信息发送子模块；
7、所述多维度数据提取子模块用于采集对电厂设备的多维角度监测数据，进行预处理后得到多维度监测数据；
8、所述运行状态监测子模块用于基于所述多维度监测数据，使用半监督学习算法实现对设备运行状态的监测，识别设备是否异常；
9、所述异常信息发送子模块用于接收设备异常时发送的异常信号。
10、可选的，所述多维度数据提取子模块的
11、在多维度数据的提取中，基于摄像装置以及传感器来获取电厂设备的多维度数据；
12、使用所述摄像装置获取电厂设备的数据的过程具体包括：
13、获取多个摄像头视角下拍摄到的图像，作为设备基础数据；
14、使用温度传感器、转速传感器、压力传感器、流量传感器和胀差传感器对电厂设备进行数据监测，得到传感器多维度数据；
15、将所述传感器多维度数据与所述设备基础数据进行融合，得到电厂设备的多维度数据。
16、可选的，所述运行状态监测子模块的工作流程具体包括：
17、使用半监督学习对所述电厂设备的多维度数据进行质量评估，生成伪标签图像；
18、对所述伪标签图像进行预处理，得到预处理图像，将所述预处理图像输入聚合注意力集中机制提取多维度数据的全局特征与局部特征；
19、将所述全局特征与所述局部特征输入注意力融合机制中进行整合，得到整合图像，基于所述整合图像实现对设备运行状态的异常监测。
20、可选的，所述电厂人员监测模块包括：员工轨迹安全识别子模块、员工行为安全识别子模块和员工异常信息发送子模块；
21、所述员工轨迹安全识别子模块用于联合所述电厂设备监测模块的监测结果对员工轨迹进行监测；
22、所述员工行为安全识别子模块用于使用卷积神经网络识别员工的不安全行为，并发送员工行为异常信息；
23、所述员工异常信息专利技术子模块用于接收并发送员工行为异常信息。
24、可选的，所述员工轨迹安全识别模块中联合所述电厂设备监测模块的监测结果更新员工轨迹安全识别模块的危险区域的工作流程具体包括：
25、基于电厂设备的异常监测结果划分电厂设备周围的危险区域，根据员工轨迹监测结果，使用深度逆强化学习对员工轨迹进行预测，当预测轨迹在危险区域内，则发送轨迹异常信息。
26、可选的，所述员工行为安全识别子模块的工作流程具体包括：
27、使用u-net网络提取员工行为视频帧中员工的外观特征与运动特征，基于所述外观特征与所述运动特征对下一帧图像进行重构；
28、给定预设个数的员工行为视频帧，执行时空定位，得到时空定位图，基于videocapsulenet架构构建行为预测模型，将所述时空定位图输入所述行为预测模型训练，得到训练好的行为预测模型；
29、将重构好的图输入行为检测模型中进行预测，将预测得到的行为与异常行为进行比对，实现对员工的安全识别。
30、可选的，所述安全上报模块包括异常信息总结子模块、方案生成子模块和通信子模块；
31、所述异常信息总结子模块用于接收电厂设备监测模块和电厂人员监测模块发送的异常信息；
32、所述方案生成子模块用于基于异常信息生成解决方案；
33、所述通信子模块用于将异常信息以及解决方案同时发送到技术人员的终端。
34、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
35、本专利技术基于监测数据的分析结果，能够计时发现异常趋势，并预测潜在故障，保证了电力供应的稳定性。本专利技术基于人工智能的多种算法，精准识别故障类型，提高了维修效率。本专利技术对设备与员工均进行监测，将人的轨迹与异常设备信息相关联，避免出现基于异常设备的异常情况。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于人工智能的电厂安全监控系统，其特征在于，所述系统包括：电厂设备监测模块、电厂人员监测模块和安全上报模块；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电厂安全监控系统，其特征在于，所述电厂设备监测模块包括多维度数据提取子模块、运行状态监测子模块和设备异常信息发送子模块；
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的电厂安全监控系统，其特征在于，所述多维度数据提取子模块的工作流程具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的电厂安全监控系统，其特征在于，所述运行状态监测子模块的工作流程具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的电厂安全监控系统，其特征在于，所述电厂人员监测模块包括：员工轨迹安全识别子模块、员工行为安全识别子模块和员工异常信息发送子模块；
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的电厂安全监控系统，其特征在于，所述员工轨迹安全识别模块中联合所述电厂设备监测模块的监测结果更新员工轨迹安全识别模块的危险区域的工作流程具体包括：
7.根据权利要求5所述的基于人工智能的电厂安全监控系统，其特征在于
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的电厂安全监控系统，其特征在于，所述安全上报模块包括异常信息总结子模块、方案生成子模块和通信子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电厂安全监控系统，其特征在于，所述系统包括：电厂设备监测模块、电厂人员监测模块和安全上报模块；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电厂安全监控系统，其特征在于，所述电厂设备监测模块包括多维度数据提取子模块、运行状态监测子模块和设备异常信息发送子模块；
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的电厂安全监控系统，其特征在于，所述多维度数据提取子模块的工作流程具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的电厂安全监控系统，其特征在于，所述运行状态监测子模块的工作流程具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的电厂安...
【专利技术属性】
技术研发人员：田海波，吴岩真，聂玺凝，
申请(专利权)人：石家庄信息工程职业学院，
类型：发明
国别省市：
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