[发明专利]一种面向配电运检中的TitanOS人工智能开发方法及装置

权利要求书

1.一种面向配电运检中的TitanOS人工智能开发方法，其特征在于，包括：

获取配电运检场景以及需求；

根据所述配电运检场景以及需求构建训练模型；

获取现场摄像机拍摄的现场作业视频，识别视频中的关键因素，根据所述训练模型对所述关键因素中的异常情况进行识别，并根据识别结果实现生产作业智能监管和站点无人化智能巡视。

2.根据权利要求1所述的面向配电运检中的TitanOS人工智能开发方法，其特征在于，所述配电运检场景以及需求包括：人员身份识别、着装识别、危险行为识别、仪表识别、异物识别以及作业规范识别。

3.根据权利要求1所述的面向配电运检中的TitanOS人工智能开发方法，其特征在于，所述根据所述配电运检场景以及需求构建训练模型包括：

根据所述配电运检场景以及需求制定训练流程；

对配电运检场景以及需求进行化分；

完成相关数据集的导入、标注后，开始训练；

获得训练模型。

4.根据权利要求3所述的面向配电运检中的TitanOS人工智能开发方法，其特征在于，所述训练流程依次包括选择训练数据集、模型训练、模型选择、模型矫正以及矫正评测。

5.根据权利要求3所述的面向配电运检中的TitanOS人工智能开发方法，其特征在于，所述根据所述配电运检场景以及需求获取训练模型后还包括：

对所述训练模型进行加密。

6.根据权利要求1所述的面向配电运检中的TitanOS人工智能开发方法，其特征在于，所述获取现场摄像机拍摄的现场作业视频，识别视频中的关键因素，根据所述训练模型对所述关键因素进行分析，判断是否存在异常，并根据判断结果实现生产作业的智能监管包括：

自动化调整现场摄像机朝向以及焦距；

基于网络视频协议获取现场摄像机拍摄的现场作业视频；

对获取的视频进行分析，识别视频中的关键因素；

判断所述关键因素与所述训练模型中的作业内容是否一致，当现场作业过程中出现异常时，对调度管理人员进行报告，对现场人员告警，并根据现场人员的作业进行度，对现场人员作业；

对现场作业的全过程进行记录，供调度管理人员查看。

7.根据权利要求6所述的面向配电运检中的TitanOS人工智能开发方法，其特征在于，所述获取现场摄像机拍摄的现场作业视频，识别视频中的关键因素，根据所述训练模型对所述关键因素进行分析，判断是否存在异常，并根据判断结果实现站点的无人化智能巡视包括：

自动化调整现场摄像机朝向以及焦距；

基于网络视频协议获取现场摄像机拍摄的现场作业视频；

对获取的视频进行分析，识别视频中的关键因素；

判断所述关键因素与所述训练模型中的作业内容是否一致，当现场作业过程中出现异常时，生成相关记录，并对该异常事件予以上报。

8.一种面向配电运检中的TitanOS人工智能开发装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取配电运检场景以及需求；

训练模型获取模块，用于根据所述配电运检场景以及需求构建训练模型；

生产作业智能监管模块，用于获取现场摄像机拍摄的现场作业视频，识别视频中的关键因素，根据所述训练模型对所述关键因素中的异常情况进行识别，并根据识别结果实现生产作业智能监管；

站点无人化智能巡视模块，用于获取现场摄像机拍摄的现场作业视频，识别视频中的关键因素，根据所述训练模型对所述关键因素中的异常情况进行识别，并根据识别结果实现站点无人化智能巡视。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上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用于实现如权利要求1-7任一项所述的面向配电运检中的TitanOS人工智能开发方法。

10.一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的面向配电运检中的TitanOS人工智能开发方法。