[发明专利]基于神经网络的检修作业风险分析方法、装置及终端

说明书

本发明适用于电力检修技术领域，提供了一种基于神经网络的检修作业风险分析方法、装置及终端。其中，所述方法包括：获取本次检修作业的作业信息，其中，所述作业信息包括作业类型信息和作业流程信息；基于所述作业类型信息确定目标神经网络，其中，所述目标神经网络表示用于对所述本次检修作业进行风险分析的分析模型；对所述作业信息进行特征提取，得到所述本次检修作业的多个作业特征项；将所述多个作业特征项输入所述目标神经网络，得到所述多个作业特征项分别对应的作业风险概率。本发明能够降低对检修作业进行风险量化分析的难度，并有利于提高风险分析结果的准确性。

技术领域

本发明属于电力检修技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的检修作业风险分析方法、装置、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，电力检修作为一种劳动技术密集型作业，具有复杂性、频繁性以及危险性的特点，包括了如高空作业、焊接作业和交叉作业等任务量大、劳动强度高的现场作业。在作业过程中，由于技术人员的操作不规范或者是技术设备不稳定等方面的因素，存在许多安全隐患，容易引发安全事故。

因此，对电力检修作业进行风险分析，实现对事故隐患的提前发现是保障电网安全和人员安全的重要分析项目，然而，由于电力检修的作业现场环境特殊，作业事项繁多，引发事故的影响因子多，作业事项之间的关联存在一定的模糊性，常规的风险分析方法进行风险量化分析过程复杂、风险分析结果的准确性也不够高。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种于神经网络的检修作业风险分析方法、装置、终端及计算机可读存储介质，以解决现有技术中对于电力检修作业的风险量化分析过程复杂、风险分析结果的准确性不够高的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于神经网络的检修作业风险分析方法，包括：

获取本次检修作业的作业信息，其中，所述作业信息包括作业类型信息和作业流程信息；

基于所述作业类型信息确定目标神经网络，其中，所述目标神经网络表示用于对所述本次检修作业进行风险分析的分析模型；

对所述作业信息进行特征提取，得到所述本次检修作业的多个作业特征项；

将所述多个作业特征项输入所述目标神经网络，得到所述多个作业特征项分别对应的作业风险概率。

本发明实施例的第二方面提供了一种基于神经网络的检修作业风险分析装置，所述装置包括：

作业信息获取单元，用于获取本次检修作业的作业信息，其中，所述作业信息包括作业类型信息和作业流程信息；

模型确定单元，用于基于所述作业类型信息确定目标神经网络，其中，所述目标神经网络表示用于对所述本次检修作业进行风险分析的分析模型；

特征提取单元，用于对所述作业信息进行特征提取，得到所述本次检修作业的多个作业特征项；

风险分析单元，用于将所述多个作业特征项输入所述目标神经网络，得到所述多个作业特征项分别对应的作业风险概率。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如任一项所述基于神经网络的检修作业风险分析方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如任一项所述基于神经网络的检修作业风险分析方法的步骤。

本发明与现有技术相比存在的有益效果是：