本書共6章。第一章概要介紹電力作業(yè)危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知的風(fēng)險(xiǎn)管控的現(xiàn)狀與風(fēng)險(xiǎn)管控存在的不足。第二章為作業(yè)危險(xiǎn)感知與智能風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)基礎(chǔ),包括危險(xiǎn)要素的感知、危險(xiǎn)要素的量化與風(fēng)險(xiǎn)管控。第三章為電力作業(yè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)三維場(chǎng)景位置感知技術(shù),主要介紹運(yùn)動(dòng)目標(biāo)稀疏點(diǎn)云重建技術(shù)、基于UWB與視頻融合的聯(lián)合定位技術(shù)。第四章為基于機(jī)器視覺的危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知技術(shù),主要介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)入侵檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別與行為檢測(cè)。第五章為基于多維信息融合的作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警技術(shù),主要對(duì)多維信息融合、現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與預(yù)警進(jìn)行了詳細(xì)的分析。第六章從硬件設(shè)計(jì)、軟件開發(fā)兩個(gè)方面介紹電力作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)智能管控體系,并對(duì)典型的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了介紹。
電力是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè),同時(shí)也是一個(gè)高危的行業(yè)。在電力作業(yè)現(xiàn)場(chǎng),安全生產(chǎn)是重中之重。然而,電力作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜,任何一個(gè)細(xì)微的差錯(cuò)都可能導(dǎo)致意外事故的發(fā)生。因此,應(yīng)該加強(qiáng)電力作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知能力,更好地管控作業(yè)風(fēng)險(xiǎn),避免安全事故的發(fā)生。
隨著傳感器、人工智能、無(wú)線通信等智能信息處理技術(shù)飛速發(fā)展,運(yùn)用智能信息處理技術(shù)提高電力作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)的感知和應(yīng)急響應(yīng)能力,已成為電力安全生產(chǎn)研究的熱點(diǎn)問題之一。我國(guó)已逐步運(yùn)用視頻監(jiān)控、機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、無(wú)線定位等技術(shù)開展設(shè)備巡視、應(yīng)急指揮以及作業(yè)監(jiān)控,但仍然存在以下問題:①二維視頻監(jiān)控缺乏三維信息的感知能力,無(wú)法精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)對(duì)作業(yè)安全管控;②智能信息處理技術(shù)在電力作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用不足,未針對(duì)作業(yè)場(chǎng)景特性建立與之相應(yīng)的高效智能感知與預(yù)警方案;③多模態(tài)數(shù)據(jù)融合未充分考慮數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,造成場(chǎng)景信息不完整,危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)的評(píng)估和預(yù)測(cè)能力有限。
本書旨在利用智能信息處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)電力作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)的感知與智能風(fēng)險(xiǎn)管控。研究作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)的感知、量化、管控等理論技術(shù),動(dòng)態(tài)目標(biāo)的三維精細(xì)化建模,利用物聯(lián)網(wǎng)、深度學(xué)習(xí)、無(wú)線定位等智能信息處理技術(shù),構(gòu)建基于超寬帶無(wú)線定位與視覺目標(biāo)識(shí)別的融合技術(shù),實(shí)現(xiàn)電力作業(yè)目標(biāo)實(shí)時(shí)危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知,并在三維模型中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)重構(gòu);研究多維信息融合的電力作業(yè)危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模型,設(shè)計(jì)電力作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知與智能風(fēng)險(xiǎn)防控平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了危險(xiǎn)行為的預(yù)警與危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè),并220kV變電站作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)與安全工器具檢測(cè)中心進(jìn)行應(yīng)用,為安全管控提供輔助決策。
本書在內(nèi)容編排上從作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知與智能管控技術(shù)的研究現(xiàn)狀入手,對(duì)作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)因素、多維信息融合態(tài)勢(shì)感知、無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)以及智能信息處理技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)闡述,最后詳細(xì)介紹作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知與智能風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)在電力行業(yè)的典型應(yīng)用實(shí)例。本書由成都信息工程大學(xué)謝曉娜副教授組織撰寫、審閱和統(tǒng)稿,并完成第4章的編寫。國(guó)網(wǎng)四川省電力公司電力科學(xué)研究院常政威正高級(jí)工程師參加了第5章的編寫和資料收集,國(guó)網(wǎng)四川省電力公司電力科學(xué)研究院鄧元實(shí)高級(jí)工程師參加了第3章的撰寫,四川輕化工大學(xué)的陳明舉副教授參與編寫了第6章的內(nèi)容,國(guó)網(wǎng)四川省電力公司電力科學(xué)研究院王大興高級(jí)工程師參加了第1章的撰寫,四川輕化工大學(xué)的熊興中教授參加了第2章的編寫和資料收集。此外,華雁智能科技(集團(tuán))股份有限公司吳莉娟、王浩、吳云峰等人也參與了本書資料整理的工作,在此一并向他們的辛勤付出表示感謝。特別感謝本書參考文獻(xiàn)中列出的作者們,包括那些未能被列出的作者們,正是因?yàn)樗麄冊(cè)诟髯灶I(lǐng)域中的獨(dú)到見解和貢獻(xiàn),為我們的研究提供了豐富的創(chuàng)作靈感。
本書是作者基于十多年從事智能信息處理研究和電力行業(yè)工程應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)編寫的,匯總了作者在科研和開發(fā)中積累的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)。在編寫過程中,作者著重培養(yǎng)讀者理論和實(shí)踐相結(jié)合的能力,并在各章節(jié)中提供大量實(shí)驗(yàn),以幫助讀者加深對(duì)理論知識(shí)的理解和應(yīng)用。
本書得到了四川省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2023NSFSC1987)的資助。本書的編寫和出版也得到了多位前輩和同行專家的指導(dǎo)、支持和鼓勵(lì),在此表示衷心的感謝。
希望本書能夠成為電力安全管理領(lǐng)域的一本參考書,為電力行業(yè)的從業(yè)人員提供實(shí)用的安全知識(shí)和技術(shù)支持,保障電力行業(yè)安全發(fā)展。由于新技術(shù)更新速度迅猛,作者個(gè)人水平有限,書中難免存在疏漏的地方,歡迎廣大讀者提出寶貴的批評(píng)和指正,幫助更好地改進(jìn)和完善本書。
前言
1 概述
1.1 研究的意義
1.2 電力作業(yè)危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知的風(fēng)險(xiǎn)管控的現(xiàn)狀
1.2.1 危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)的獲取
1.2.2 危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)量化
1.2.3 作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)
1.3 電力作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管控存在的不足
1.3.1 電力作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知不準(zhǔn)
1.3.2 風(fēng)險(xiǎn)管控智能化不高
2 作業(yè)危險(xiǎn)感知與智能風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)基礎(chǔ)
2.1 作業(yè)危險(xiǎn)要素感知技術(shù)
2.1.1 作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)的種類與特點(diǎn)
2.1.2 班組危險(xiǎn)要素的感知
2.1.3 作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知
2.2 作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)要素的量化技術(shù)
2.2.1 作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)靜態(tài)危險(xiǎn)要素的量化技術(shù)
2.2.2 人身風(fēng)險(xiǎn)量化技術(shù)
2.2.3 基于事件概率的高危作業(yè)權(quán)值的計(jì)算
2.2.4 基于粗糙集的班組要素權(quán)值的計(jì)算
2.2.5 電力作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)量化模型
2.3 作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)管控技術(shù)
2.3.1 作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)管理原理
2.3.2 電力作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
3 電力作業(yè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)三維場(chǎng)景位置感知技術(shù)
3.1 基于稀疏點(diǎn)云的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)重建技術(shù)
3.1.1 區(qū)域級(jí)特征提取器
3.1.2 區(qū)域級(jí)注意力機(jī)制
3.1.3 點(diǎn)云變形模塊
3.1.4 點(diǎn)-區(qū)域Transformer網(wǎng)絡(luò)
3.1.5 動(dòng)態(tài)模型重構(gòu)
3.2 無(wú)線定位感知技術(shù)
3.2.1 UWB定位感知技術(shù)
3.2.2 基于北斗地基增強(qiáng)系統(tǒng)的位置服務(wù)技術(shù)
3.3 UWB與視頻聯(lián)合定位技術(shù)
3.3.1 UWB輔助的主動(dòng)視頻定位技術(shù)
3.3.2 融合UWB與視頻信息的被動(dòng)定位技術(shù)
4 基于機(jī)器視覺的危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知技術(shù)
4.1 基于FairMOT框架的入侵識(shí)別技術(shù)
4.1.1 FairMOT基本網(wǎng)絡(luò)框架
4.1.2 FairMOT跟蹤流程
4.1.3 損失函數(shù)
4.1.4 試驗(yàn)分析
4.2 基于部分親和字段的OpenPose電力作業(yè)人員姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)
4.2.1 OpenPose與部分親和字段姿態(tài)估計(jì)技術(shù)
4.2.2 一種輕量化的部分親和字段的OpenPose姿態(tài)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)
4.2.3 試驗(yàn)結(jié)果與分析
4.3 基于姿態(tài)感知與遷移學(xué)習(xí)的作業(yè)人員穿戴識(shí)別
4.3.1 基于姿態(tài)感知與遷移學(xué)習(xí)的殘差設(shè)計(jì)
4.3.2 ResNeXt50基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
4.3.3 基于ResNeXt網(wǎng)絡(luò)穿戴區(qū)域檢測(cè)
4.3.4 基于CBAM+ResNeXt特征提取與識(shí)別網(wǎng)絡(luò)
4.3.5 試驗(yàn)結(jié)果與分析
4.4 融合注意力機(jī)制的電力檢修車機(jī)械臂狀態(tài)識(shí)別技術(shù)
4.4.1 YOLOv5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
4.4.2 一種基于YOLOv5的電力檢修車機(jī)械臂狀態(tài)識(shí)別技術(shù)
4.4.3 融合注意力機(jī)制的機(jī)械臂狀態(tài)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)
4.4.4 試驗(yàn)結(jié)果與分析
5 基于多維信息融合的作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警技術(shù)
5.1 作業(yè)態(tài)勢(shì)感知多維信息融合的技術(shù)
5.1.1 多源異構(gòu)信息融合理論
5.1.2 多源異構(gòu)信息融合算法
5.2 電力作業(yè)實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知與評(píng)估
5.2.1 融合多維信息的單目標(biāo)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)評(píng)估
5.2.2 基于粗糙集理論的班組風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)評(píng)估
5.2.3 基于多元聯(lián)系數(shù)的作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)綜合評(píng)估
5.3 作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與預(yù)測(cè)
5.3.1 基于三指數(shù)平滑法的單指標(biāo)預(yù)警模型
5.3.2 基于云模型的多指標(biāo)預(yù)警模型
6 作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)智能管控體系
6.1 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
6.1.1 視頻感知模塊
6.1.2 定位模塊
6.1.3 信息傳輸
6.2 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
6.2.1 軟件總體框架
6.2.2 態(tài)勢(shì)感知模塊
6.2.3 實(shí)時(shí)視頻與三維場(chǎng)景融合
6.2.4 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警模塊
6.3 場(chǎng)景應(yīng)用
6.3.1 220kV變電站主變壓器綜合改造作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用
6.3.2 安全工器具檢測(cè)中心應(yīng)用
后記
參考文獻(xiàn)