目前電網(wǎng)基建項(xiàng)目中的一系列安全問(wèn)題的檢查監(jiān)督主要依靠人工巡檢、抽檢,存在工作量大、易疏忽、實(shí)時(shí)性差、效率低等諸多缺點(diǎn),無(wú)法做到對(duì)整個(gè)施工現(xiàn)場(chǎng)的安全情況實(shí)時(shí)監(jiān)控、全局管控。近年來(lái)隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,基于視覺(jué)分析的基建現(xiàn)場(chǎng)安全狀態(tài)智能評(píng)估已成為可能。提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的電力基建現(xiàn)場(chǎng)安全管控系統(tǒng),該系統(tǒng)基于施工基建現(xiàn)場(chǎng)安全管控中視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求,以YOLO-V3目標(biāo)檢測(cè)算法為核心,根據(jù)檢測(cè)對(duì)象的特征對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)加以?xún)?yōu)化,開(kāi)展目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)研究,搭建施工基建現(xiàn)場(chǎng)管控系統(tǒng),提升處理效率,進(jìn)一步完善基建現(xiàn)場(chǎng)的安全監(jiān)控手段,可為不安全行為和不安全物態(tài)場(chǎng)景的智能識(shí)別提供新的思路和方法。

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圖1電力基建現(xiàn)場(chǎng)安全管控系統(tǒng)

基于深度學(xué)習(xí)的施工基建現(xiàn)場(chǎng)管控系統(tǒng)由基建現(xiàn)場(chǎng)的各種監(jiān)視設(shè)備（車(chē)載攝像頭、固定攝像頭、無(wú)人機(jī)航拍）、現(xiàn)場(chǎng)終端系統(tǒng)、專(zhuān)用數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)、視頻存儲(chǔ)服務(wù)器、視頻處理平臺(tái)、操作員工作站等組成。整個(gè)工作過(guò)程如下：通過(guò)建筑工程施工現(xiàn)場(chǎng)的視頻監(jiān)控采集大量圖片數(shù)據(jù)，圖片數(shù)據(jù)匯總至現(xiàn)場(chǎng)終端系統(tǒng)，圖片數(shù)....

圖2目標(biāo)檢測(cè)模型基本架構(gòu)

該系統(tǒng)的核心是一種基于深度學(xué)習(xí)算法的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型，如圖2所示。通過(guò)建筑工程施工現(xiàn)場(chǎng)的視頻監(jiān)控采集大量圖片數(shù)據(jù)，人工智能算法主要針對(duì)工地現(xiàn)場(chǎng)待檢目標(biāo)進(jìn)行特征提取、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析，利用深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并利用訓(xùn)練所得模型從海量視頻流圖片中實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、文字識(shí)別、動(dòng)作行為識(shí)別功....

圖3目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別流程

該算法模型需要實(shí)現(xiàn)人工智能動(dòng)作識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別、文字標(biāo)識(shí)牌檢測(cè)等人工智能技術(shù)的融合運(yùn)用。深度學(xué)習(xí)技術(shù)又稱(chēng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是模擬人腦工作的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)圖像、語(yǔ)音、文字等，能夠自主提取對(duì)象特征，深度認(rèn)知對(duì)象。工作過(guò)程：施工基建現(xiàn)場(chǎng)管控系統(tǒng)的視頻接入服務(wù)器接收施工現(xiàn)場(chǎng)各種監(jiān)視....

圖4YOLO-V3及其基本組成模塊

建筑工地通過(guò)視頻監(jiān)控設(shè)備實(shí)時(shí)獲得工地施工人員作業(yè)視頻，并采用視頻流實(shí)時(shí)處理的方式實(shí)現(xiàn)建筑工地施工現(xiàn)場(chǎng)的目標(biāo)定位和檢測(cè)。視頻監(jiān)控設(shè)備通常架設(shè)在施工場(chǎng)地邊緣的高處位置，架設(shè)高度約有10m左右，因此監(jiān)控視頻在工作狀態(tài)下具有15°～30°的俯視角，其獲得的施工人員施工畫(huà)面就是非正面成像....

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