陳 敏
(中國南方電網(wǎng)廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司肇慶供電局,廣東 肇慶 526000)
隨著國家對電網(wǎng)投入的不斷加大,基建任務(wù)日趨繁重,現(xiàn)場安全管理不完善,特別是在變電站改擴建工程中,現(xiàn)場施工環(huán)境復(fù)雜,施工專業(yè)性強,質(zhì)量和安全要求很高,管理人員安全巡查工作強度高,任務(wù)量重,管理難度大給安全生產(chǎn)帶來隱患。
現(xiàn)有的變電站管理單位中通常會在施工當(dāng)?shù)財z錄分布視頻監(jiān)控中心來統(tǒng)一管理幾個施工現(xiàn)場,該視頻監(jiān)控中心目前僅僅是視頻攝錄,無法做到邊錄邊實時識別并預(yù)警。安全管理人員無法第一時間掌控并獲悉現(xiàn)場的不安全行為等風(fēng)險,進(jìn)而對安全管控?zé)o法做到防患于未然。通過引入智能技術(shù),實現(xiàn)對變電站施工現(xiàn)場人員、環(huán)境和作業(yè)車輛的統(tǒng)一管控,對業(yè)主單位、建設(shè)單位及監(jiān)理單位等資源的統(tǒng)一調(diào)度,從而實現(xiàn)變電站施工安全預(yù)警的集中化、數(shù)字化、在線化、實時化、智能化管理,及時發(fā)現(xiàn)并預(yù)警不安全行為等風(fēng)險情況,降低安全事故發(fā)生的可能性,保障變電站施工現(xiàn)場的安全。
深度學(xué)習(xí)(Deep Learning,DL)由Hinton等人于2006年提出,是機器學(xué)習(xí)(Machine Learning,ML)的一個新領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)起源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過組合低層特征形成更加抽象的高層特征或類別,然后從大量的輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有效特征表示,并把這些特征用于分類、回歸和信息檢索的一種技術(shù),可幫助計算機理解大量圖像、聲音和文本形式的數(shù)據(jù)。利用多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),計算機能像人類一樣觀察、學(xué)習(xí)復(fù)雜的情況,并做出相應(yīng)的反應(yīng)。
基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法,主流的檢測方式有兩種:一種是基于候選區(qū)域的網(wǎng)絡(luò),如CNN家族系列,R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等;另一種是無需候選區(qū)域的端到端網(wǎng)絡(luò),如YOLO家族系列、SSD 家族系列[1]。
智能感知系統(tǒng)由外界感知裝置、無線傳輸裝置、智能預(yù)警裝置及其他輔助設(shè)施組成。使用4G和攝像頭無線WiFi自組網(wǎng)技術(shù),實現(xiàn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的快速傳輸至智能預(yù)警裝置,快速部署,進(jìn)行實時預(yù)警分析,并將結(jié)果信息推送至相關(guān)人員。
外界感知裝置由人臉識別設(shè)備、移動安全行為監(jiān)護設(shè)備及環(huán)境監(jiān)測設(shè)備3個子模塊組成。
(1)人臉識別裝備
人臉識別裝備由人臉識別通道道閘、智能平板等組成,并配備紅外檢測,支持防尾隨和防沖撞功能。
(2)移動安全行為監(jiān)護裝備
移動安全行為監(jiān)護裝備由攝像頭、移動三角支架及太陽能供電系統(tǒng)組成。其中,攝像頭具備自組網(wǎng)功能,可以均勻布設(shè)在施工場地中,保證視頻信息的實時接入至智能預(yù)警裝置,同時大大節(jié)省了流量。
(3)環(huán)境監(jiān)測裝備
環(huán)境監(jiān)測裝備通過太陽能板供電,并持續(xù)收集溫濕度、風(fēng)速及PM2.5等環(huán)境監(jiān)測信息。
外界感知裝置通過無線傳輸裝置與智能預(yù)警裝置實現(xiàn)單向、實時信息交互,信息交互內(nèi)容包括既包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如監(jiān)控視頻、人臉圖像等,又包含非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),如風(fēng)速、溫濕度及PM2.5等。所有信息均可在本地后臺存儲,又可通過云端發(fā)布預(yù)警信息。
智能預(yù)警裝置由計算機、無線通信設(shè)備及智能預(yù)警平臺等組成。安裝于變電站本地,調(diào)用深度學(xué)習(xí)算法,對外界感知裝置采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實時預(yù)警分析,并將結(jié)果信息推送至相關(guān)人員;同時可作為對外界感知裝置的數(shù)據(jù)庫存儲。
與普通行業(yè)不同,工地對于身份識別的應(yīng)用技術(shù)上有很多的需求和限制。工地工人多,人員復(fù)雜,無法保障建筑工地上設(shè)備和材料的安全保管;工地塔吊和特殊工種必須專人專職,如果非專業(yè)人員操作,容易引發(fā)事故;因此,應(yīng)用人臉識別技術(shù),不僅能對工地工人實行有序管理,還能有效防止和遏制失竊和其他安全問題。
圖1中,利用深度學(xué)習(xí)人臉識別技術(shù)實現(xiàn)對進(jìn)出入施工現(xiàn)場的人員身份核實,對于已認(rèn)證通過得到授權(quán)人員高效放行,對于未授權(quán)人員則拒之門外,對于非法人員(如全國公安系統(tǒng)上在逃人員),則及時報警,以實現(xiàn)對進(jìn)出變電站施工現(xiàn)場人員的有效管控。

圖1 人臉識別智能通行系統(tǒng)
圖2中,利用深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測技術(shù)實現(xiàn)未佩戴安全帽、未正確著裝、誤闖工作間隔及外物入侵等場景的智能識別,拍攝記錄違規(guī)行為并自動告警。同時設(shè)置電子圍欄,通過攝像頭智能識別,人員越界時自動發(fā)出告警,通過安全行為監(jiān)控模塊保障施工現(xiàn)場作業(yè)人員的人身安全[2]。
在施工現(xiàn)場,天氣原因常常對特種作業(yè)都會產(chǎn)生較大的影響。電網(wǎng)針對這一事實現(xiàn)象,根據(jù)風(fēng)級也制訂了相關(guān)規(guī)定,禁止一些有危險的工作,保障建筑施工人員的施工安全[3]。

圖2 安全行為監(jiān)護系統(tǒng)
通過智能感知傳感器設(shè)備實時監(jiān)測施工工地現(xiàn)場的環(huán)境數(shù)據(jù)并綜合分析,若風(fēng)力傳感器的數(shù)值超過6級風(fēng)力時,系統(tǒng)會自動及時發(fā)出停止施工的預(yù)警信號,如圖3所示。

圖3 環(huán)境監(jiān)測智能分析系統(tǒng)
本文在變電站擴建改造施工工地現(xiàn)場安全管理中深度融合人工智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)的集成綜合應(yīng)用。通過人臉識別智能通行、安全行為監(jiān)護及施工現(xiàn)場環(huán)境監(jiān)測3個方面的建設(shè),解決了現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜帶來的環(huán)境安全管理難、人員流動帶來的施工人員管理難、施工安全行為管理難及事后調(diào)查取證難等問題。本項目實現(xiàn)了對施工現(xiàn)場環(huán)境、人員等關(guān)鍵要素的統(tǒng)一集中管控,實現(xiàn)了科學(xué)施工、文明施工、綠色施工及生態(tài)施工,全面推動變電站施工安全管理模式向數(shù)字化、可視化、精細(xì)化、標(biāo)準(zhǔn)化的智能管理轉(zhuǎn)型升級,具有很強的示范效應(yīng)。