[发明专利]基于推理机的输电检修安全预警方法及输电线路维修平台

说明书

本发明涉及基于推理机的输电检修安全预警方法，基于推理机和作业行为知识库、作业环境知识库和安全预警知识库，利用图像识别方法得到检修人员的行为和场景后，根据检修人员的作业行为、场景，进行规则匹配，推理得到行为类型；对环境特征进行规则匹配，得到作业环境的危险类型；再结合行为类型和环境的危险类型，推理得到行为的安全类型；判断检修人员行为的安全类型，若判断结果为危险行为，则发出警告信息。本发明还公开了一种输电线路维修平台。本发明实时分析维修人员工作时的环境以及行为动作的危险程度，得到工作数据的反馈信息，准确性好，可广泛应用于各类环境下输电线路的维修，可靠性高，省时省力，节约成本。

技术领域

本发明属于输变电设施检修领域，具体涉及一种基于推理机具有危险预警的输电线路维修平台及使用方法。

背景技术

目前我国各地区对于电力的需求不断加大，因为自然天气环境和各种人为因素造成的线路故障情况层出不穷，典型的电路维修机械就是绝缘斗臂车。通过大型货车承载绝缘斗臂车并移动到输电线路附近，维修人员进入绝缘工作斗内，通过绝缘斗臂车斗臂的移动将绝缘工作斗和维修人员移动至故障线路区域开展工作。然而，上述维修机械所适应的工作环境和其所提供的功能有一定的局限性。例如，当故障线路位于较窄的公路附近，大型货车无法进入，这在一定程度上影响了维修工作的开展。

现有的输电线路维修装置大多功能单一，无法适应日益复杂的工作环境。例如，当使用绝缘斗臂车来帮助维修人员进行维修工作时，由于缺乏实时传感部件和监控单元，维修人员只能通过自身的经验来进行危险环境的判断；由于绝缘斗臂车本身的尺寸较大，使得整个装置较为笨重，造价和使用成本高，此类装置无法满足不同环境下维修人员的线路检修需求，存在一定安全隐患。

发明内容

本发明的技术问题是现有技术的输电线路维修装置缺乏对线路维修作业过程中可能出现的危险场景或危险行为的监测预警功能。

本发明的目的是针对上述问题，提供一种基于推理机的输电检修安全预警方法及系统，基于推理机和作业行为知识库、作业环境知识库和安全预警知识库，利用图像识别方法得到检修人员的行为和场景后，根据检修人员的作业行为、场景，进行规则匹配，推理得到行为类型；对环境特征进行规则匹配，得到作业环境的危险类型；再结合行为类型和环境的危险类型，推理得到行为的安全类型；对维修人员的危险行为及时发出警告，以提高输电检修作业的安全性。

本发明的技术方案是基于推理机的输电检修安全预警方法，所述安全预警方法包括以下步骤：

步骤1：采集检修作业平台上的检修人员图像，采用ST-GCN动作识别网络识别得到检修人员的作业行为；并利用YoLo v4模型识别检修人员所处的场景；

步骤2：基于作业行为知识库，根据步骤1得到的作业行为和作业场景，推理得到检修人员的行为类型；

步骤3：采集作业环境的环境特征和电场强度，基于作业环境知识库，推理得到作业环境的危险类型；

步骤4：基于安全预警知识库，根据检修人员的行为类型以及作业环境的危险类型，推理得到检修人员行为的安全类型；

步骤5：判断步骤4得到的检修人员行为的安全类型，若判断结果为危险行为，则发出警告信息；若判断结果为反常行为，则发出提示信息。

优选地，步骤1中，先使用Alphapose模型检测识别检修人员图像中的人员姿态，再利用ST-GCN动作识别网络根据人员姿态确定检修人员的动作坐标，确定人员的肢体动作。

进一步地，Alphapose模型包括空间变换网络STN、单人姿态估计网络SPPE、空间反变换网络SDTN和姿态非极大值抑制器PPNMS。

进一步地，ST-GCN动作识别网络包括归一化层、多个ST-GCN单元、池化层和全连接层，ST-GCN单元包括注意力层ATT、图卷积网络GCN和时间卷积网络TCN。

优选地，推理机采用Drools规则引擎。