基于人工智能技術的施工違章識別與遠程管理系統設計

夏 帆，江詩宏，胡長浩，魏旭陽，楊 浩

（1.中國長江電力股份有限公司，湖北 宜昌 443000；2.四川金信石信息技術有限公司，四川 成都 610000）

0 引言

溪洛渡水電站施工項目數量多、類型多、涉及面廣、施工隊伍素質參差不齊。項目執行過程中，涉及高處作業、動火作業、受限空間作業、吊裝作業、臨時用電等過程存在較多的作業安全風險，而遵章作業能把這種風險降到最低。目前，多數施工現場采用的控制方式為現場監護，及依靠人力監督施工作業全過程，這也是各大單位沿用許久的做法[1-2]。但人力監護存在難以做到違章行為全識別、工作面多帶來的人力資源消耗、違章行為識別的及時性欠佳等缺點[3-4]。隨著5G 技術與人工智能技術的飛速發展，因此用于檢測和追蹤視頻圖像幀中感興趣的目標物體，能夠有效地理解所監控的施工現場場景，并在異常情況下發出警報和完成活動記錄，擺脫了傳統低效的人工監察方式[5-6]。遠程監護及違章識別系統的研究將從準確、快速、全面的角度解決以上問題，通過技術手段規范生產作業人員行為，提升安全素質，以“零傷亡”和“零責任事故”為目標，為打造本質安全型企業助力[7]。

本文通過對已有的施工檢測，建立一套水電站施工現場遠程監控與違章作業識別系統，系統包括包含采集裝置研究、違章識別算法研究、違章管理應用三方面。通過采集施工現場的圖像數據，利用利用計算機視覺技術結合人工智能算法分析，實現對施工現場識別和預警，實現施工現場的遠程監控管理，提高工程施工質量，實現文明安全生產作業[8]。

1 施工現場遠程監控需求

考慮到水電站的特殊性，施工現場處于偏遠山區，施工面積廣，因此，如果要保證整個施工區域的無死角監控管理，采用傳統的人工監察方式，需要配備大量專職安全員進行現場監管。但是在人力資源有限的情況下，安全員無法實時、全方位地將安全檢查工作深入現場每一個角落，總會存在各種原因導致的疏忽遺漏，這樣就更容易導致現場關鍵設備、風險作業部位的安全監管不到位，致使工程安全監管力度不到位，為安全事故發生埋下隱患。現有的基建現場遠程監控系統大多基于有線網絡進行部署，此類方式一般受環境因素影響較為顯著，無法大規模地應用于基建現場，不利于提升工程項目管理精益化水平。

本文通過研究一款施工現場違章監測采集裝置。包含智能云臺攝像裝置、邊緣計算終端、現場作業Wi-Fi、語音播報裝置，實現現場作業視頻圖像360°實時采集，作業違章行為實時識別分析。能夠有效地理解所監控的施工現場場景，通過技術手段規范生產作業人員行為，為打造本質安全型企業助力。

2 施工違章識別與遠程監控系統設計

2.1 系統總體架構

監控系統總體架構如圖1 所示，利用施工現場作業違章監測采集裝置，通過高清攝像云臺實時監控施工現場作業情況，基于機器視覺、深度學習、卷積裁剪、知識蒸餾等方式構建的人員安全帽佩戴、安全帶佩戴、吸煙、電焊作業不按照勞保要求著裝、粉塵較大作業不佩戴口罩、高空拋物、違章動火等7 類智能識別算法，實時識別現在作業違章行為，通過語音裝置實時告警，并且將告警信息和圖像傳輸至現場作業APP 和Web后臺。

圖1 監控系統總體架構

2.2 硬件系統設計

施工現場違章作業采集裝置如圖2 所示，是一款功能全面、攜帶方便的無線視頻應急指揮一體化產品，具有超高的設備集成度，內置高性能鋰電池組，配置高清音質對講音箱報警器，具備防水防震等特性，可滿足臨時布控和快速安裝的特殊要求。執行任務或工作時可快速將設備臨時安放在需要監控的位置或直接吸附在車輛上，任務結束時可方便將設備拆下，具有廣泛的適應性。

圖2 違章作業采集裝置

2.3 軟件系統架構

系統軟件旨在為安全管理人員提供實時的施工現場監控記錄，實現溪洛渡電廠項目實施過程中的AI 監控，以保障施工現場的安全作業。軟件系統主要包括以下兩點。

（1）移動端現場作業APP。系統提供了移動端APP，可用于現場作業人員進行實時視頻預覽、告警記錄查看等操作，及時提供違章作業警告，以便現場作業人員了解當前安全狀況。

（2）監控后端Web 平臺。系統提供了監控后端Web 平臺，可用于實時視頻預覽、告警記錄查看和處理、現場作業信息預覽等操作，以便管理人員能夠及時了解現場作業情況，及時做出決策。圖3 為監控系統軟件架構。

3 智能識別算法

施工現場作業違章識別算法中，人員安全帽佩戴、安全帶佩戴、吸煙、電焊作業不按照勞保要求著裝、粉塵較大作業不佩戴口罩、違章動火等6 類。通過利用計算機視覺、深度學習技術作為基本的實現方式，對于所有6 類違章的相關檢測目標，主要采用目標檢測+圖片分類作為主要實現方式。

目標檢測算法主要使用當前較為成熟且業界較為流行Pytorch YOLOV5 框架，目標識別算法網絡結構如圖4 所示。

圖4 目標識別算法網絡結構

高空拋物智能識別算法，采用開源計算機視覺處理庫OpenCV。算法使用OpenCV 進行圖像前背景分離，然后使用KNN 得到前景目標，再通過SORT 算法得到運動軌跡，并根據運動軌跡判斷是否為高空拋物。

4 監控系統驗證與應用

軟件系統包括監控后端Web 平臺與移動端現場作業APP。后端Web 平臺支持現場作業任務新增、修改、刪除。新建任務時，支持按告警頻次選擇工作人員，實時關聯顯示工作人員觸發告警頻次等。方便現場作業負責人對作業人員進行安全管控。

移動端現場作業APP 如圖5 所示，任務管理模塊支持查看任務詳情、作業任務執行情況以及觸發的告警數據等。現場作業APP，支持現場作業工作負責人進行現場作業任務管理（現場作業的任務名稱、任務場景、負責人、參與人員、起止時間、當前任務AI 識別內容）。此外，現場作業APP 可接入酒精監測裝置，當監測到酒精含量異常時，自動聯動現場視頻設備進行違章拍攝，并將數據上傳至管理后臺。APP 可實時查看現場采集裝置視頻，可控制云臺方向；可實時接收現場作業違章告警信息，在移動端進行查看，并可將離線環境下產生的數據在網絡恢復時上傳至監控后臺。

5 結語

本文在現有傳統布控球遠程監控的基礎上，增加了智能識別算法，結合施工現場違章管理微應用，遠程后臺監護平臺，實現了溪洛渡電廠施工現場作業的遠程監護管理。遠程監控系統的應用，彌補了當前溪洛渡電廠施工現場依賴安全監督員人工督查施工作業風險，可能因人員疏忽從而導致的安全風險的不足。實現施工現場規范管理、減少安全隱患、節省人力投入，可以有效地提高電廠工程建設管理水平，使項目施工管理人員能夠及時了解和掌握現場的具體情況，對消除事故隱患、提高工作效能起到了重要作用。