[发明专利]一种高空电力作业安全监测方法、系统和存储装置

说明书

本申请公开了一种高空电力作业安全监测方法、系统和存储装置，该安全监测方法包括：获取监控设备拍摄的作业现场图像数据；将图像数据送入卷积神经网络进行多类别目标检测，在图像数据上依据卷积神经网络预先训练学习的分类类别，生成相应的目标检测框；建立目标检测框之间的绑定关系；提取已绑定的目标检测框内的感兴趣区域，并送入相应的分类网络进行预设特征检测，输出感兴趣区域内检测结果的置信度，进而判断作业人员是否存在预设特征中的违规行为。通过上述方式，本申请能够提高安全监测的效率和准确度。

技术领域

本申请涉及电力作业监测技术领域，特别是涉及一种高空电力作业安全监测方法、系统和存储装置。

背景技术

随着电力需求的不断增长，加快电力设施的建设升级以及加强电力设施的维护保养变得日益重要。

作业人员在高空进行电力作业时，通常由安全监管人员进行巡查，在巡查过程中观察并提醒作业人员不符合规范之处，在提醒作业人员纠正违规操作之后还要进行纸质单的记录，这无疑消耗了大量的人力和时间成本，并且安全监管人员进行巡查时难免会遗漏部分违规操作，因此人工巡查的效率和准确度都相对低下。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种高空电力作业安全监测方法、系统和存储装置，能够实现对电力作业现场的自动化监测，提高安全监测的效率和准确度。

为解决上述技术问题，本申请第一方面提供了一种高空电力作业安全监测方法，包括：获取监控设备拍摄的作业现场图像数据；将所述图像数据送入卷积神经网络进行多类别目标检测，在所述图像数据上依据所述卷积神经网络预先训练学习的分类类别，生成相应的目标检测框；建立所述目标检测框之间的绑定关系；提取已绑定的所述目标检测框内的感兴趣区域，并送入相应的分类网络进行预设特征检测，输出所述感兴趣区域内检测结果的置信度，进而判断作业人员是否存在所述预设特征中的违规行为。

其中，所述获取监控设备拍摄的作业现场图像数据的步骤，包括：获取设置在所述作业现场的监控设备拍摄的视频数据，抽取所述视频数据中的单帧图像，生成所述图像数据。

其中，所述将所述图像数据送入卷积神经网络进行多类别目标检测，在所述图像数据上依据所述卷积神经网络预先训练学习的分类类别，生成相应的目标检测框的步骤，包括：预先将学习图像送入所述卷积神经网络，以训练所述卷积神经网络将所述学习图像至少分为人体、手套和电线杆三类，进而使所述卷积神经网络对送入的图像数据进行分类；将所述图像数据送入所述神经网络进行多类别目标检测，进而在所述图像数据上生成人体检测框、手套检测框和电线杆检测框。

其中，所述建立所述目标检测框之间的绑定关系的步骤，包括：判断所述人体检测框和所述电线杆检测框之间是否存在交并比，若存在则将所述人体检测框和所述电线杆检测框绑定；查找与所述人体检测框存在交并比的手套检测框，将所述人体检测框和所述与所述人体检测框存在交并比的手套检测框绑定。

其中，所述提取已绑定的所述目标检测框内的感兴趣区域，并送入相应的分类网络进行预设特征检测，输出所述感兴趣区域内检测结果的置信度，进而判断作业人员是否存在所述预设特征中的违规行为的步骤，包括：提取所述人体检测框内的感兴趣区域和所述手套检测框内的感兴趣区域，将所述人体检测框内的感兴趣区域和所述手套检测框内的感兴趣区域，分别送入相应的分类网络进行预设特征检测；输出所述人体检测框的多个检测结果的置信度和所述手套检测框的多个检测结果的置信度，选取所述人体检测框的多个检测结果中置信度最高的检测结果作为所述人体检测框的检测结果，选取所述手套检测框的多个检测结果中置信度最高的检测结果作为所述手套检测框的检测结果；判断所述人体检测框的检测结果和所述手套检测框的检测结果中是否存在所述预设特征中的违规行为。