一种母线监测预警方法及系统与流程

本发明涉及在线预警，特别是涉及一种母线监测预警方法及系统。

背景技术：

1、发电机电压母线的意思是发电机输出电压的线正极为母线，母线指用高导电率的铜(铜排)、铝质材料制成的，用以传输电能，具有汇集和分配电力能力的产品，电站或变电站输送电能用的总导线，通过母线把发电机、变压器或整流器输出的电能输送给各个用户或其他变电所。

2、当前的发电厂在一定情况下，需要下达母线检修命令，运行人员执行操作将母线由运行转为检修，但是在实际操作中，部分工作人员未按操作票执行、跳项、漏项等操作，这就导致操作不合规范，存在一定的安全风险，导致无法对母线进行及时的检修，严重影响正常的工作进程。

3、因此，如何提供一种母线监测预警方法及系统，是目前有待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种母线监测预警方法及系统，用以解决现有技术中无法对工作人员的违规行为进行在线监测，无法实时发出预警提醒的技术问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供了一种母线监测预警方法，所述方法包括：

3、获取待监测母线的环境图像，当识别到目标人员时，则在所述环境图像中确定所述目标人员的操作图像；

4、对所述目标人员的操作图像进行分析，标定所述目标人员的实时操作行为；

5、根据待操作项目参数构建对应的应用场景识别模型，并将所述目标人员的操作图像导入所述场景识别模型中进行违规识别；

6、根据所述违规识别结果判断所述目标人员是否存在违规操作行为，若是，则根据所述目标人员的实时操作行为发出预警。

7、在其中一个实施例中，在对所述目标人员的操作图像进行分析，标定所述目标人员的实时操作行为时，包括：

8、对所述目标人员的操作图像进行特征提取，得到图像特征向量；

9、将所述图像特征向量输入到m×n卷积层进行融合处理，获取图像融合特征；

10、将所述图像融合特征输入到分类层，基于所述图像融合特征，对所述操作图像进行实时操作行为标定。

11、在其中一个实施例中，在根据待操作项目参数构建对应的应用场景识别模型时，包括：

12、获取预设的sql语句，并对所述sql语句进行语法解析，提取函数名；

13、根据所述函数名调用与所述函数名对应的映射表，并根据所述映射表确定所述函数名的训练函数；

14、基于所述训练函数从所述sql语句中获取待操作项目参数、训练字段和训练数据表标识；

15、确定与所述函数名对应的算法，并根据所述待操作项目参数初始化所述算法，得到初始训练模型；

16、根据所述训练字段从所述训练数据表标识中提取对应的标识数据，得到训练数据；

17、根据所述训练数据对所述初始训练模型进行训练，得到所述场景识别模型。

18、在其中一个实施例中，在根据所述违规识别结果判断所述目标人员是否存在违规操作行为时，包括：

19、对所述目标人员的操作图像进行分帧处理；

20、分别将所述操作图像中的各个帧输入到所述场景识别模型，获得各个帧的违规概率；

21、将各个帧的违规概率进行数值对比，并将最大数值的违规概率作为所述目标人员的违规概率；

22、当所述违规概率大于或等于预设违规概率时，则判断所述目标人员存在违规操作行为。

23、在其中一个实施例中，在根据所述目标人员的实时操作行为发出预警之后，还包括：

24、获取所述目标人员在预设时间内的违规操作次数；

25、根据所述违规操作次数设定所述目标人员的限制操作等级，

26、当所述违规操作次数小于第一预设违规操作次数时，将所述目标人员的限制操作等级设为0；

27、当所述违规操作次数大于或等于所述第一预设违规操作次数，且所述违规操作次数小于第二预设违规操作次数时，将所述目标人员的限制操作等级设为2；

28、当所述违规操作次数大于或等于所述第二预设违规操作次数，且所述违规操作次数小于第三预设违规操作次数时，将所述目标人员的限制操作等级设为4；

29、当所述违规操作次数大于所述第三预设违规操作次数时，将所述目标人员的限制操作等级设为6。

30、为了实现上述目的，本发明提供了一种母线监测预警系统，所述系统包括：

31、确定模块，用于获取待监测母线的环境图像，当识别到目标人员时，则在所述环境图像中确定所述目标人员的操作图像；

32、标定模块，用于对所述目标人员的操作图像进行分析，标定所述目标人员的实时操作行为；

33、导入模块，用于根据待操作项目参数构建对应的应用场景识别模型，并将所述目标人员的操作图像导入所述场景识别模型中进行违规识别；

34、预警模块，用于根据所述违规识别结果判断所述目标人员是否存在违规操作行为，若是，则根据所述目标人员的实时操作行为发出预警。

35、在其中一个实施例中，所述标定模块具体用于：

36、所述标定模块用于对所述目标人员的操作图像进行特征提取，得到图像特征向量；

37、所述标定模块用于将所述图像特征向量输入到m×n卷积层进行融合处理，获取图像融合特征；

38、所述标定模块用于将所述图像融合特征输入到分类层，基于所述图像融合特征，对所述操作图像进行实时操作行为标定。

39、在其中一个实施例中，所述导入模块具体用于：

40、所述导入模块用于获取预设的sql语句，并对所述sql语句进行语法解析，提取函数名；

41、所述导入模块用于根据所述函数名调用与所述函数名对应的映射表，并根据所述映射表确定所述函数名的训练函数；

42、所述导入模块用于基于所述训练函数从所述sql语句中获取待操作项目参数、训练字段和训练数据表标识；

43、所述导入模块用于确定与所述函数名对应的算法，并根据所述待操作项目参数初始化所述算法，得到初始训练模型；

44、所述导入模块用于根据所述训练字段从所述训练数据表标识中提取对应的标识数据，得到训练数据；

45、所述导入模块用于根据所述训练数据对所述初始训练模型进行训练，得到所述场景识别模型。

46、在其中一个实施例中，所述预警模块具体用于：

47、所述预警模块用于对所述目标人员的操作图像进行分帧处理；

48、所述预警模块用于分别将所述操作图像中的各个帧输入到所述场景识别模型，获得各个帧的违规概率；

49、所述预警模块用于将各个帧的违规概率进行数值对比，并将最大数值的违规概率作为所述目标人员的违规概率；

50、所述预警模块用于当所述违规概率大于或等于预设违规概率时，则判断所述目标人员存在违规操作行为。

51、在其中一个实施例中，还包括：

52、设定模块，用于获取所述目标人员在预设时间内的违规操作次数；

53、所述设定模块还用于根据所述违规操作次数设定所述目标人员的限制操作等级，

54、当所述违规操作次数小于第一预设违规操作次数时，将所述目标人员的限制操作等级设为0；

55、当所述违规操作次数大于或等于所述第一预设违规操作次数，且所述违规操作次数小于第二预设违规操作次数时，将所述目标人员的限制操作等级设为2；

56、当所述违规操作次数大于或等于所述第二预设违规操作次数，且所述违规操作次数小于第三预设违规操作次数时，将所述目标人员的限制操作等级设为4；

57、当所述违规操作次数大于所述第三预设违规操作次数时，将所述目标人员的限制操作等级设为6。

58、本发明提供了一种母线监测预警方法及系统，相较现有技术，具有以下有益效果：

59、本发明公开了一种母线监测预警方法及系统，获取待监测母线的环境图像，当识别到目标人员时，则在环境图像中确定目标人员的操作图像，对目标人员的操作图像进行分析，标定目标人员的实时操作行为，根据待操作项目参数构建对应的应用场景识别模型，并将目标人员的操作图像导入场景识别模型中进行违规识别，根据违规识别结果判断目标人员是否存在违规操作行为，若是，则根据目标人员的实时操作行为发出预警，本发明解决了无法对工作人员的违规行为进行在线监测，无法实时发出预警提醒的技术问题，提高了工作人员的操作规范性，避免工作人员出现持续的违规行为。