图像识别技术在电力施工现场安全管理中的应用

徐远科 管子然

（广东电网公司佛山供电局）

0 引言

随着电力行业的广泛发展和电力施工的不断推进，如何保障施工现场的安全成为了一个重要的问题［1］。传统的安全管理手段往往存在一定的局限性，无法实时、准确地监控和识别施工现场的安全隐患。而图像识别技术的应用正能弥补这一不足。图像识别技术凭借其高精度、快速的特点，可以通过分析施工现场的图像数据，实时识别出可能存在的安全风险因素。本文将对图像识别技术在电力施工现场安全管理中的应用进行探讨，以期为提高施工安全管理水平提供参考和启示。

1 图像识别技术概述

图像识别技术是指通过计算机软件和算法对输入的图像进行分析和处理，以识别图像中所包含的物体、场景或特定特征［2］。它属于人工智能的一部分，广泛应用于计算机视觉、模式识别、人机交互等多个领域。图像识别技术的基本原理是从输入的图像中提取特征，然后通过比对和分类等方法对提取到的特征进行匹配和判断，最终确定图像所代表的内容。常用的图像识别技术包括目标检测、物体识别、人脸识别、手势识别等。图像识别技术的应用非常广泛，例如在安防领域中，可以通过监控摄像头进行人脸识别和行为识别，提高安全性和监控效果；在医疗影像领域中，可以对医学影像进行自动分析和诊断，辅助医生进行病情判断；在智能交通领域中，可以通过车牌识别和交通标识识别来实现自动化管理和控制。

图像识别技术的发展离不开深度学习和神经网络的支持，特别是卷积神经网络（CNN），它可以有效地提取图像的特征，并通过训练大量数据集进行分类和预测［3］。此外，还有一些经典的图像识别算法，如支持向量机（SVM）、决策树等，用于解决不同的识别问题。

2 基于图像识别的电力施工现场安全管理方法研究

首先，施工质量控制工作繁琐，相关质量控制人员常常因为工作压力大而忽视安全问题。施工质量的监督与控制需要耗费大量的时间和精力，这可能导致质量控制人员无法专注于安全方面的工作。其次，质量控制人员的安全意识不足，难以有效监督施工现场的安全情况。他们可能更关注施工质量而忽略了安全隐患和漏洞的存在。这些安全隐患和漏洞往往成为安全事故的源头。一旦发生安全事故，不仅会延迟施工进度，还会降低施工质量，并给施工单位带来经济损失和声誉风险。为解决这些问题，本文提出了基于图像识别的电力施工现场安全管理方法。

2.1 电力施工高危风险作业分析框架

为了实现基于图像识别的电力施工高危风险作业分析，可以按照以下四个环节进行操作：建立电力施工现场三维模型、标注安全风险点、建立最佳作业条件库、施工人员行为分析［4］。首先，在建立电力施工现场三维模型的环节中，通过提取电力施工现场的运行信息，获取现场的数据模型，并进行数字化检测获得的量测信息。然后将这些数据模型和量测信息进行融合，并进行仿真，最终生成电力施工现场的三维模型。其次，在标注安全风险点的环节中，利用层次细节模型对电力施工中的关键点进行标注，这些关键点是可能存在安全风险的地方，如高空作业、电气设备等，这样可以帮助识别出潜在的安全隐患。然后，在建立最佳作业条件库的环节中，根据历史上的电力施工记录和经验，建立起最佳作业条件和预警范围。这些条件包括施工步骤、施工安全措施以及施工环境的影响因素，可以用来判断当前施工是否符合安全标准。最后，在施工人员行为分析的环节中，通过施工现场的摄像头和施工人员佩戴的安全帽，提取施工人员的行为特征。将这些特征与最佳作业条件库的阈值进行比较，当达到风险阈值时，系统会进行高危风险告警，提醒施工人员注意安全。通过以上四个环节，基于图像识别的电力施工高危风险作业分析可以及时发现潜在的高危风险，有效预防安全事故的发生。

2.2 常规故障缺陷检测

为了实现对输电线路巡检图像的故障缺陷定位，可以采用基于SSD 算法的常规故障检测方法。该方法参考了YOLOv1 结构，并通过以下关键步骤来实现［5］：（1）采用MFIDN 模型对电网巡检图像进行深度特征提取。该模型设计了骨干网络，并利用非线性激活函数提高模型的泛化能力，以提取巡检图像的深度特征。（2）将不同尺度的特征层进行融合，以获取更具全局性和上下文信息的特征。（3）采用SSD 损失函数进行多目标处理，通过回归分析和平滑L1 损失函数提高检测精度。此外，为了克服单步骤模型的缺陷，可以设计两组特征提取结构，以提高受检测图片的检测范围。当检测到故障缺陷时，对航拍图片的特征图进行卷积操作，然后对求和计算之后的特征图进行筛选和去噪处理。具体来说，当航拍图片的特征图维度为28×128 时，首先对特征图进行求和计算，然后进行筛选和去噪处理。

3 图像识别技术在电施工中应用分析

在电力企业中，图像识别技术被广泛应用于设备形态检测和动态参数的获取。通过对采集的图像进行预处理，并提取图像的轮廓特征，可有效判断设备状态。

3.1 电力施工身份识别

将基于图像识别的电力施工人员身份检测技术的抗干扰能力与传统身份检测技术的抗干扰能力进行比较，其具体对比结果如图1至图2所示。

图1 传统身份检测技术检测结果

图2 本文身份检测技术检测结果

由上图可以看出，传统的身份检测技术面对干扰时表现欠佳，无法精确识别人脸面部特征，导致识别结果模糊不清。相比之下，基于图像识别的身份检测技术能够准确捕捉电力施工人员人脸面部特征，从而实现精确检测电力施工人员身份。将图像识别技术应用于电力施工人员身份检测，其抗干扰能力明显提升，超越了传统的检测技术。此外，结合电力施工现场的安全管理，应用图像识别技术进行身份检测还能有效加强施工人员的身份核验，提高施工现场的安全性，减少潜在的风险。

3.2 检测电力施工人员穿戴、操作是否违规

传统的安全检查方式存在一定的局限性，如人为因素、检查频率等，而基于图像识别技术的安全检测系统可以自动、实时地对施工现场进行监控，有效提高检测效率。该系统通过摄像头或其他图像采集设备获取施工现场的实时图像，然后利用图像识别算法对图像进行分析和处理，判断施工人员是否按照规定穿戴防护用具，如安全帽、工作服等。

具体实现过程如下：

（1）图像采集：利用摄像头或其他图像采集设备获取施工现场的实时图像，并将其传输到后台进行处理。

（2）图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像压缩、去噪等操作，以提高后续处理的准确性和效率。

（3）特征提取：从预处理后的图像中提取出人员的特征信息，如服装颜色、形状等。

（4）目标检测与识别：利用提取到的特征信息进行目标检测和识别，判断人员是否按照规定穿戴防护用具。

（5）结果输出：将检测结果输出到监控中心或相关责任人，以便及时采取相应的措施。

应用图像识别技术进行安全检测可以有效地提高施工现场的安全性，同时减少人力和时间成本。此外，该技术还可以结合智能分析、大数据等技术，实现更加精准、智能化的安全检测，为电力施工现场提供更加全面的安全保障。

通过图像识别技术，还可以自动、实时地监控施工现场人员的操作情况，及时发现和纠正违规行为，保障施工现场的安全。图像识别技术进行操作检测可以有效地减少人为因素的干扰，提高安全管理的准确性和效率。同时，该技术还可以结合智能分析、大数据等技术，实现更加精准、智能化的操作检测，为电力施工现场提供更加全面的安全保障。

4 结束语

图像识别技术在电力施工现场安全管理中具有重要的应用价值。它能够通过对施工现场的摄像头进行监控和分析，实时检测并识别出存在的安全隐患，如人员违章行为、机械设备故障等，从而及时采取措施进行干预和预警，保障施工人员的安全。借助图像识别技术，可以建立起智能化的安全管理系统，通过对施工现场的图像数据进行处理和分析，准确识别出各类风险因素，如高处作业、电气设备使用等，并针对性地发出预警信息，提醒现场人员注意安全。此外，图像识别技术还能够结合人脸识别、安全区域识别等手段，实现对施工现场人员的身份认证和区域访问控制，进一步提升施工现场的安全管理水平。