[發明專利]基于神經網絡的檢修作業風險分析方法、裝置及終端

在審

• 申請號: 201910457266.1
• 申請日: 2019-05-29
• 公開（公告）號: CN110210751A
• 公開（公告）日: 2019-09-06
• 發明（設計）人: 王昭雷;王永紅;王亞強;王建樹;許磊;張賢;苑旭楠;何信宇;薛蔚;張煒琦;付煒平;趙冀寧;孟榮;尹子會
• 申請（專利權）人: 國家電網有限公司;國網河北省電力有限公司檢修分公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/00;G06Q50/06
• 代理公司: 石家莊國為知識產權事務所 13120
• 代理人: 秦敏華

本發明適用于電力檢修技術領域，提供了一種基于神經網絡的檢修作業風險分析方法、裝置及終端。其中，所述方法包括：獲取本次檢修作業的作業信息，其中，所述作業信息包括作業類型信息和作業流程信息；基于所述作業類型信息確定目標神經網絡，其中，所述目標神經網絡表示用于對所述本次檢修作業進行風險分析的分析模型；對所述作業信息進行特征提取，得到所述本次檢修作業的多個作業特征項；將所述多個作業特征項輸入所述目標神經網絡，得到所述多個作業特征項分別對應的作業風險概率。本發明能夠降低對檢修作業進行風險量化分析的難度，并有利于提高風險分析結果的準確性。

技術領域

本發明屬于電力檢修技術領域，尤其涉及一種基于神經網絡的檢修作業風險分析方法、裝置、終端及計算機可讀存儲介質。

背景技術

目前，電力檢修作為一種勞動技術密集型作業，具有復雜性、頻繁性以及危險性的特點，包括了如高空作業、焊接作業和交叉作業等任務量大、勞動強度高的現場作業。在作業過程中，由于技術人員的操作不規范或者是技術設備不穩定等方面的因素，存在許多安全隱患，容易引發安全事故。

因此，對電力檢修作業進行風險分析，實現對事故隱患的提前發現是保障電網安全和人員安全的重要分析項目，然而，由于電力檢修的作業現場環境特殊，作業事項繁多，引發事故的影響因子多，作業事項之間的關聯存在一定的模糊性，常規的風險分析方法進行風險量化分析過程復雜、風險分析結果的準確性也不夠高。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種于神經網絡的檢修作業風險分析方法、裝置、終端及計算機可讀存儲介質，以解決現有技術中對于電力檢修作業的風險量化分析過程復雜、風險分析結果的準確性不夠高的問題。

本發明實施例的第一方面提供了一種基于神經網絡的檢修作業風險分析方法，包括：

獲取本次檢修作業的作業信息，其中，所述作業信息包括作業類型信息和作業流程信息；

基于所述作業類型信息確定目標神經網絡，其中，所述目標神經網絡表示用于對所述本次檢修作業進行風險分析的分析模型；

對所述作業信息進行特征提取，得到所述本次檢修作業的多個作業特征項；

將所述多個作業特征項輸入所述目標神經網絡，得到所述多個作業特征項分別對應的作業風險概率。

本發明實施例的第二方面提供了一種基于神經網絡的檢修作業風險分析裝置，所述裝置包括：

作業信息獲取單元，用于獲取本次檢修作業的作業信息，其中，所述作業信息包括作業類型信息和作業流程信息；

模型確定單元，用于基于所述作業類型信息確定目標神經網絡，其中，所述目標神經網絡表示用于對所述本次檢修作業進行風險分析的分析模型；

特征提取單元，用于對所述作業信息進行特征提取，得到所述本次檢修作業的多個作業特征項；

風險分析單元，用于將所述多個作業特征項輸入所述目標神經網絡，得到所述多個作業特征項分別對應的作業風險概率。

本發明實施例的第三方面提供了一種終端，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如任一項所述基于神經網絡的檢修作業風險分析方法的步驟。

本發明實施例的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如任一項所述基于神經網絡的檢修作業風險分析方法的步驟。

本發明與現有技術相比存在的有益效果是：