(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211122562.4 (22)申请日 2022.09.15 (71)申请人 国网江苏省电力有限公司苏州供电 分公司 地址 215004 江苏省苏州市 劳动路555号 (72)发明人 王晓东　黄国栋　冒烨颖　张明　 陈会　童充　王瑞明　刘炳　 (74)专利代理 机构 苏州创元专利商标事务所有 限公司 3210 3 专利代理师 孙仿卫 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种电网作业现场违章动作识别方法和系 统 (57)摘要 本发明涉及一种电网作业现场违章动作识 别方法， 其包括以下步骤： 步骤1： 获取电网作业 现场的视频流； 步骤2： 基于视频流得到若干 单帧 图像， 对视频流进行光流计算而得到相邻单帧图 像的光流场数据； 步骤3： 将单帧图像输入双通道 卷积神经网络的空间通道中， 得到基于空间特征 的违章动作分类特征值； 将光流场数据输入双通 道卷积神经网络的时间通道中， 得到基于时间特 征的违章动作分类特征值； 步骤4： 融合基于空间 特征的违章动作分类特征值和基于时间特征的 违章动作分类特征值， 得到违章动作分类终值， 基于违章动作分类终值判断作业人员的动作是 否出现违章。 本发明能够实时、 自动对电网作业 现场是否 出现动作违章进行识别， 提高检测准确 率和效率。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115471911 A 2022.12.13 CN 115471911 A 1.一种电网作业现场违章动作识别方法， 用于判断作业人员的动作是否出现违章， 其 特征在于： 所述电网作业现场违章动作识别方法包括以下步骤： 步骤1： 获取电网作业现场的视频流； 步骤2： 基于所述视频流得到若干单帧图像， 对所述视频流进行光流计算而得到相邻单 帧图像的光 流场数据； 步骤3： 将所述单帧图像输入训练好的双通道卷积神经网络的空间通道中， 得到对应的 基于空间特征的违章动作分类特征值； 将所述光流场数据输入所述双通道卷积神经网络的 时间通道中， 得到对应的基于时间特 征的违章动作分类特 征值； 步骤4： 融合所述基于空间特征的违章动作分类特征值和所述基于时间特征的违章动 作分类特征值， 得到违章动作分类终值， 基于所述违章动作分类终值判断作业人员的动作 是否出现违章。 2.根据权利要求1所述的一种电网作业现场违章动作识别方法， 其特征在于： 所述步骤 2中， 相邻单帧图像的光 流场数据包括各个 像素在x方向的速度矢量和在y方向的速度矢量。 3.根据权利要求2所述的一种电网作业现场违章动作识别方法， 其特征在于： 对于像素 I(x,y,t)， x,y表示所述像素I的空间坐标， t表示所述像素I的时间维度， 所述像素I从当前 帧图像到下一帧图像移动的位置为(dx,dy)， 用时为dt， 则所述像素I在x方向的速度矢量u 和在y方向的速度矢量v分别为： 4.根据权利要求1所述的一种电网作业现场违章动作识别方法， 其特征在于： 所述步骤 3中， 将基于所述 光流场数据得到的光 流场图输入所述双通道卷积神经网络的时间通道中。 5.根据权利要求1所述的一种电网作业现场违章动作识别方法， 其特征在于： 所述步骤 4中， 所述违章动作分类终值c＝α c1+(1‑α )c2， 其中， c1为所述基于空间特征的违章动作分类 特征值， c2为所述基于时间特 征的违章动作分类特 征值， α 为权 重参数。 6.根据权利要求5所述的一种电网作业现场违章动作识别方法， 其特征在于： 所述权重 参数α 的取值范围为0.4～0.6 。 7.根据权利要求1所述的一种电网作业现场违章动作识别方法， 其特征在于： 所述基于 空间特征 的违章动作分类特征值、 所述基于时间特征 的违章动作分类特征值、 所述所述违 章动作分类终值均包括对应各类 违章动作的多种。 8.根据权利要求7所述的一种电网作业现场违章动作识别方法， 其特征在于： 所述违章 动作包括 跨越围栏、 移动围栏、 吊臂下 方站人、 吊钩未使用闭锁装置 。 9.根据权利要求1所述的一种电网作业现场违章动作识别方法， 其特征在于： 所述双通 道卷积神经网络的空间通道和 时间通道分别包括多组卷基层、 多组全连接层和 回归输出 层。 10.一种电网作业现场违章动作识别系统， 用于执行如权利要求1至9中任一项所述的 电网作业现场违章动作识别方法， 其特征在于： 所述电网作业现场违章动作识别系统包括 用于执行步骤1的视频采集模块、 用于执 行步骤2至步骤4的动作违章判断模块。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115471911 A 2一种电网作业现场违 章动作识别方 法和系统 技术领域 [0001]本发明涉及电力作业管理技术领域， 具体涉及一种电网作业现场违章动作的识别 方法和系统。 背景技术 [0002]电网安全管理是一个庞大、 复杂、 理论性和操作性极强的系统工程。 随着经济社会 发展和人民生活水平的不断提高， 全社会对安全、 经济、 优质用电的需求越来越高， 电网安 全管理的压力越来越大， 电网企业必须不断加强管理， 开拓创新， 才能保证人身、 电网、 设备 安全， 为经济社会发展提供安全、 可靠的电力保障。 [0003]在安全生产诸要素中， “人”是最关键而又最活跃的因素， 也是影响安全生产最主 要的因素， 作业人员的安全意识和行为直接影响到作业安全。 面对点多、 面广、 量大的作业 现场， 作业点安全督察必须依靠督察人员到现场开展检查的方式已经无法满足现场安全管 控的要求。 现阶段， 虽然变电站视频监控系统已纳 入安全生产管控系统， 户外作业现场逐步 开始应用移动视频监控装置， 但仍需要各级督察人员通过实时观看回传视频或后 期调取存 储的历史视频进行反违章检查， 虽然能发现一些违章， 但挂 一漏万仍是常态。 [0004]通过视频实时进行违章识别能够及时发现违章问题， 但现有的识别方法通常是利 用视频中图像进行特征提取， 进而对特征信息进行判断的， 存在准确 率和效率相对较低的 问题。 发明内容 [0005]本发明的目的是提供一种能够实时、 自动对电网作业现场是否出现违章动作进行 识别， 从而能够加强作业现场人员管控、 提高检测准确 率和效率的电网作业现场违章动作 识别方法和系统。 [0006]为达到上述目的， 本发明采用的技 术方案是： [0007]一种电网作业现场违章动作识别方法， 用于判断作业人员的动作是否出现违章， 其包括以下步骤： [0008]步骤1： 获取电网作业现场的视频流； [0009]步骤2： 基于所述视频流得到若干单帧图像， 对所述视频流进行光流计算而得到相 邻单帧图像的光 流场数据； [0010]步骤3： 将所述单帧图像输入训练好的双通道卷积神经网络的空间通道中， 得到对 应的基于空间特征的违章动作分类特征值； 将所述光流场数据输入所述双通道卷积神经网 络的时间通道中， 得到对应的基于时间特 征的违章动作分类特 征值； [0011]步骤4： 融合所述基于空间特征的违章动作分类特征值和所述基于时间特征的违 章动作分类特征值， 得到违章动作分类终值， 基于所述违章动作分类终值判断作业人员的 动作是否出现违章。 [0012]所述步骤2中， 相邻单帧图像的光流场数据包括各个像素在x方向的速度矢量和在说　明　书 1/4 页 3 CN 115471911 A 3