人工智能技術在電力基建領域的研究與實踐

付曉艷

摘要：近年來，電網投資額不斷擴大，主配網施工項目不斷增加，同時對于設備物資、安全管理、施工進度、施工質量、造價信息等提出了更精細的管控要求。在這一形勢下，傳統的人工巡視、手工紙質記錄等監管方式，已經無法滿足電力項目高質量建設的要求。基于此，本文對電力基建工程中人工智能技術進行探究。

關鍵詞：人工智能;智慧工地;電力基建

一、概述

在人員管理方面，通過視頻監控、動態人臉識別、行為識別等技術，有效解決施工隊伍流動性大、工人隨意進出、身份難以驗證、人員違章制止不及時、站班會無法監控等問題。在現場監測方面，通過環境監測、車牌識別、智能抄表等技術，助力項目管理人員更全面、更客觀掌控工地狀態，做出更準確的管理決策。在高風險作業監測方面，對深基坑、高支模、機械吊裝等作業部署傳感設備，實時監測機械設備數據，結合大數據統計分析和趨勢評估，提升人身、機械安全隱患防控效率。在BIM應用方面，優化設計方案、施工人員和物料分配;開展安全技術專項方案可視化交底，提高現場安全管控水平;形成項目建設全過程完整數據資產，為資產全生命周期管理、數字化移交、智慧運維打好基礎。在問題在線管理方面，結合平臺配套的移動應用APP，安全質量的日常巡查、發布存在問題、反饋整改進度、問題復查閉環均可在現場實時開展，有效避免安全質量管理出現“兩張皮”情況。同時，需與“6+1”、現場移動APP等業務平臺實現了互聯互通，實現了網、省、地和項目四個層級數據的抓取、歸集、統計與呈現，可以滿足不同管理人員的運營管控需求。

二、系統設計與實現

（一）應用功能描述

智慧項目管控平臺實現的功能包括項目總覽、環境監測、設備監測、現場監管等。①項目管理。對項目概況、人員管理、質量管理、安全管理、監理管理、文檔管理進行高效管理，通過圖形數據，實時動態統計分析，方便管理人員實時了解項目信息，減少質量和安全隱患，掌握整個項目運轉情況。②環境監測。通過實時監測現場溫濕度、揚塵PM值、風速、火災、噪音、天氣等施工環境，分析數據預判環境變化，自動啟動環境調節設備，保證現場人員施工環境安全。3.危大工程監測。通過實時監測并記錄塔吊、深基坑、高支模、設備資產等危大工程實施狀態信息，開展大數據統計分析和趨勢評估，超出正常值時即刻預警，提升人身、機械安全隱患防控效率。4現場監管。利用視頻監控設備對現場視頻監控、站班會、安全行為監控、電子周界識別、車輛識別、車輛運輸監測、門閘、用水用電管理、移動安全質量監測等現場情況進行監管，實時記錄現場人員和設備行為信息，預警現場異常情況，保障人員作業安全。5高級應用功能。能與相關業務系統進行數據對接，實現業務數據聯動分析、動態監控管理KPI，并集成BIM的輕量化應用。利用VR、無人機、紅外熱成像技術、3D打印、智能機器人等智能巡檢設備實現智能應用場景管控和建設功能。

（二）軟件體系架構

為了構建安全性、可靠性、可伸縮性、高可用性和擴展性的應用系統平臺，系統采用SOA（Service-Oriented Architecture）面向服務的體系結構，避免產生信息孤島，實現系統資源最大限度利用，降低企業數據整合的成本，同時也方便以后的擴展。具體實現上，在系統平臺的應用架構上通過成熟、標準J2EE（Java 2 Enterprise Edition）架構實現，在數據采集處理上采用C/C++開發。J2EE體系結構通常包括客戶端、展示層、業務邏輯層、數據存儲層等。①客戶端：系統的應用操作端采用瀏覽器模式（Brows-er），對于一些必須插件，通過JAVA Web Start技術對客戶端的自動下載，安裝和版本升級，真正實現零客戶端。②展示層：采用JavaScript、Servlet、AJAX、HTML、JSP、taglib等展示層組件，利用展示層的常用設計模式及開發框架，客戶端界面采用HTTPiHTTPS/XMLHTTP等方式與WEB應用服務器通訊。③業務邏輯層：運行平臺采用J2EE應用服務器，業務邏輯的實現是通過J2EE核心設計模式開發邏輯組件，在J2EE應用服務器上以SOA組件的形式進行部署及運行，提供各種服務支撐系統功能。采用基于數據處理構件和JDBC、O-Rmapping. CMP所組成的數據持久性框架，實現對數據層的數據進行訪問、存儲。

（三）關鍵技術

1.大數據技術

①文件系統實現方案。針對計量數據計算等涉及對大量的數據表的復雜的關聯查詢（卡迪爾乘積非常大、涉及的庫表多）的系統應用，這些應用嚴重占用數據庫服務器的1/0及CPU、內存資源，我們引入文件系統的概念，將數據存儲到專有格式的文件中。這樣可大大加快“單表”查詢速度。②實時數據庫實現方案。針對客戶節點需要常態訪問的參數和實時數據的應用，我們引入了實時數據庫服務器的概念，將這些客戶節點需要訪問的參數和實時數據和需長期保留的各類服務實時存在應用服務器內存中，把大部分業務應用對數據庫的訪問轉變為對應用服務器的實時數據庫的訪問，把對硬盤等存儲設備的讀寫操作轉為對內存的讀寫操作，減少了對數據服務器的壓力，大大提高了系統整體性能，增強了系統的穩定性和可用性。

2.人工智能技術

①人臉檢測抓拍。在監控畫面中出現人臉時，可以自動檢測到人臉，然后對人臉進行摳圖處理并以元數據的方式上傳。在智能網絡攝像機的WEB頁面中，可以實時觀看對應檢測到的人臉以長方形框框出。當同一個人臉在畫面中持續出現時，攝像機會根據要求扣取一張質量最好的小圖以元數據的方式上傳，所謂的質量最好一般是提供給平臺端人臉對比或識別使用，一般認為正面可看到雙瞳、圖像清晰。與系統備案的人員圖像比對，完成人員的身份、權限識別。②車牌識別。當車輛經過畫面視野時，車牌識別算法先對車輛進行檢測并跟蹤，在跟蹤過程中定位出車牌的位置，具體的車牌定位出來之后，對車牌進行預處理，如車牌的去模糊化、車牌的矯正處理等等，最后再進行車牌識別，幾個步驟相輔相成，每一個步驟都有會車牌識別的召回率及準確率。③安全帽識別。當監控畫面中持續出現時，系統會根據要求扣取一張質量最好的小圖以元數據的方式上傳，所謂的質量最好一般是提供給平臺端人臉對比或識別使用，一般認為正面可看到雙瞳、圖像清晰。

三、結束語

先進的人工智能技術已深刻改變了人們的工作、生活方式，也為基建項目管理走向科學智能、集成高效創造了無限可能。我們期望，通過智慧工地整體解決方案，讓每一個施工者安全作業，讓每一個管理者高效從容，讓每一個項目圓滿建成，助力電力基建走向智慧、走向更好的未來！

參考文獻：

[1]曾凝霜，劉琰，徐波，等基于BIM的智慧工地管理體系框架研究[J].施工技術，2015，44（10）：96-100

[2]趙波，黃超.淺談云存儲技術在數字工地中的應用[C].第七屆中國智慧城市建設技術研討會論文集，2012：102-106