[發(fā)明專利]基于人工智能和大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)基建人員安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110755707.3
• 申請日: 2021-07-05
• 公開（公告）號(hào): CN113361968B
• 公開（公告）日: 2023-01-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 任亞軍;劉乃桓;吳進(jìn)喜;江宇超;李金蹊;謝志梅
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司佛山供電局
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 鄭州芝麻知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 41173
• 代理人: 張雯雯

本發(fā)明涉及基于人工智能和大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)基建人員安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法；其根據(jù)采集的圖像數(shù)據(jù)，獲取每個(gè)電力作業(yè)人員圖像以及對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)位置、工種信息，確定同一工種下作業(yè)人員的坐標(biāo)集合，并利用凸包分析方法，獲取各工種坐標(biāo)集合的質(zhì)心；將質(zhì)心作為起始節(jié)點(diǎn)，坐標(biāo)位置作為截止節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建各工種的作業(yè)人員的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；將獲取的各工種的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的質(zhì)心進(jìn)行連接，獲取電網(wǎng)區(qū)域的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；利用隨機(jī)游走方法對(duì)電網(wǎng)區(qū)域的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行層次游走，獲取圖嵌入向量；將圖嵌入向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸出電網(wǎng)區(qū)域作業(yè)人員的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，進(jìn)行預(yù)警提示；即本發(fā)明的方案能夠反映出電網(wǎng)基建過程中單個(gè)工種及整體工種的安全風(fēng)險(xiǎn)，使得處理更加簡便。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電網(wǎng)基建安全技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于人工智能和大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)基建人員安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。

背景技術(shù)

在電網(wǎng)企業(yè)中基建、運(yùn)檢等生產(chǎn)業(yè)務(wù)場景下，作業(yè)人員為了完成建設(shè)任務(wù)或及時(shí)排查隱患需要到線路及變電站執(zhí)行，但是目前電力生產(chǎn)現(xiàn)場仍存在安全監(jiān)管水平較低、操作粗放的現(xiàn)象，導(dǎo)致基建、運(yùn)檢等生產(chǎn)業(yè)務(wù)中缺乏對(duì)一線人員安全進(jìn)行有效預(yù)警。

其中，對(duì)于電前電網(wǎng)基建工程常見的安全風(fēng)險(xiǎn)主要是觸電、高處墜落、機(jī)械傷害、坍塌、火災(zāi)等，在安全風(fēng)險(xiǎn)管理工作的實(shí)施中，目前，現(xiàn)有一般設(shè)置相應(yīng)的管控系統(tǒng)，對(duì)作業(yè)人員、設(shè)備、重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控，能夠?qū)崿F(xiàn)日常的監(jiān)管；但是該方案并不能定量地進(jìn)行作業(yè)人員的安全風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供基于人工智能和大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)基建人員安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，用以解決現(xiàn)有方案不能定量地進(jìn)行作業(yè)人員的安全風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估的問題。

本發(fā)明提供的基于人工智能和大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)基建人員安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，包括以下步驟：

步驟一，獲取電網(wǎng)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)；

步驟二，對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取每個(gè)電力作業(yè)人員圖像以及對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)位置；

步驟三，對(duì)每個(gè)電力作業(yè)人員圖像進(jìn)行識(shí)別，獲取每個(gè)電力作業(yè)人員的工種信息；

步驟四，根據(jù)作業(yè)人員的工種信息以及所述坐標(biāo)位置，獲取同一工種下作業(yè)人員的坐標(biāo)集合，并利用凸包分析方法，獲取各工種坐標(biāo)集合的質(zhì)心；以質(zhì)心為起始節(jié)點(diǎn)，所述坐標(biāo)位置為截止節(jié)點(diǎn)，通過第一連接邊連接起始節(jié)點(diǎn)和截止節(jié)點(diǎn)，得到各工種的作業(yè)人員的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所述第一連接邊的邊權(quán)值是根據(jù)人員未正常穿戴概率以及工種的聚集程度、節(jié)點(diǎn)間距離、作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)程度確定；

步驟五，將所述各工種坐標(biāo)集合的質(zhì)心通過第二連接邊進(jìn)行連接，獲取電網(wǎng)區(qū)域的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所述第二連接的邊權(quán)值是根據(jù)工種之間的交叉風(fēng)險(xiǎn)和所述第一連接邊的邊權(quán)值計(jì)算得到；

步驟六，利用隨機(jī)游走方法對(duì)所述電網(wǎng)區(qū)域的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行層次游走，獲取圖嵌入向量；所述層次游走是先進(jìn)行不同工種的質(zhì)心之間的游走，再進(jìn)行每個(gè)工種內(nèi)質(zhì)心到截止節(jié)點(diǎn)的游走；

步驟七，根據(jù)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將所述圖嵌入向量作為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸出電網(wǎng)區(qū)域作業(yè)人員的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

進(jìn)一步地，所述第一連接邊的邊權(quán)值為：

其中，O為工種的作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)程度，P為工種的聚集程度，d為起始節(jié)點(diǎn)與截止節(jié)點(diǎn)之間的節(jié)點(diǎn)間距離；q為系數(shù)，log_b(P+d)用于值域映射，0a1、0b1。

進(jìn)一步地，所述工種的聚集程度為

其中，P0_i表示第i個(gè)核心點(diǎn)坐標(biāo)，P1_i,j表示第i個(gè)核心點(diǎn)范圍內(nèi)的第j個(gè)邊界點(diǎn)坐標(biāo)，n1表示核心點(diǎn)數(shù)量，n2ⁱ表示第i個(gè)核心點(diǎn)范圍內(nèi)的邊界點(diǎn)數(shù)量，Euclidean distance為歐式距離公式。