CN115563341A - 电力作业违章识别空间视频场及其智能数据处理***和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电力作业违章识别空间视频场及其智能数据处理***和方法，对电网***视频监控网络获取的电力作业现场视频数据流进行矢量场化数据处理，包括：标准空间动态视频矢量场数据库及其构建、电力作业现场空间动态视频矢量场数据库及其采集构建、双层数据预优化和数据比对处理等，进行违章作业风险的智能识别。本发明对电力作业违章智能识别相关的数据处理技术进行了开发，对于电网安全生产风险平台的信息化、智能化水平的提升和优化提供了基础性、核心性支撑作用。

Description

电力作业违章识别空间视频场及其智能数据处理***和方法

技术领域

本发明涉及电力技术领域，尤其涉及电力作业现场违章识别的数据处理技术。

背景技术

电网的安全与监督是国家电网建设与运行的保障，在国家电网建设高速发展的同时，复杂的电力***产业结构调整带来了一系列的不稳定因素，这一系列的转变也给电力安全提出更高的要求。电网的安全与监督成为电网建设与运行的重中之重，只有保证电网安全运行，减少电网的事故发生，才能更加有利地适应社会经济的快速发展。

目前，基于国家电网公司的安全生产要求，河北公司结合安全生产实际强化“科技兴安”，在信息化和安全生产融合方面开展了积极的探索和研究。经过多年建设在风险预警管控、作业计划管控、现场督查、现场作业人员管理、企业人员安全准入、危化品风险管理、信息***安全时间预警、安全工器具全流程管理等方面，取得了一定的安全管控成效。国家电网有限公司在2021年安委会上指出，安全是一切工作的基础，是公司工作的生命线。要狠抓铁腕治安、科技保安、管理强安、改革促安，推进公司安全生产治理体系和治理能力现代化，为开启全面建设***现代化国家新征程提供安全可靠电力保障。要坚决杜绝人身事故，落实“四个管住”要求，加强各类作业管控，要坚决杜绝重特大设备事故，落实设备主人制，提升设备状态感知和诊断能力。要加快科技与生产业务融合，推动“大云物移智链”等技术在安全生产领域落地，要加快科技与安全监督融合，推进全覆盖、全时段、全过程安全管控，提高安全技防能力。根据《国网安监部关于印发2021年数字化安全管控重点任务的通知》文件要求，为深入贯彻国网公司四届一次职代会暨2021年工作会议精神，严格落实公司《2021年安全生产工作意见》,深化安全生产风险管控平台应用，推广数字化安全管控终端，规范安全管控中心运转，全面推进三位一体数字化安全管控体系纵深发展、高效运行，全力支撑四个管住落地执行，助推现场安全管控向数字化、智能化转型升级。

然而，在智能违章识别技术应用方面，通过智能技术实现作业现场违章行为识别、违章类型判断、违章照片记录等技术手段还未广泛应用，大量终端图像监控数据依然通过人工进行监管，需要投入的人工成本较高，同时无法满足违章及施工安全隐患发现的及时性。为此，亟需在国网河北省电力公司已建设完成的安全生产风险管控平台基础上扩展智能识别相关应用开发工作。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术的种种不足，提供一种电力作业违章识别空间视频场及其智能数据处理***和方法。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。

一种基于电力作业违章识别空间视频场的智能数据处理***，对电网***视频监控网络获取的电力作业现场视频数据流进行矢量场化数据处理，进行违章作业风险的智能识别。

作为本发明的一种优选技术方案，该***的执行过程包括：

A、标准空间动态视频矢量场数据库及其构建：标准数据库构建为动态非典型矢量场数据模型；

所述矢量场对应将电力作业的监测目标构建为相对于指定数据零点的矢量函数，矢量的数据表达允许采用平面模式即由双数据组（m，n）对监测目标的空间位置进行数据表出，或者采用空间模式即由三数据组（l，m，n）对监测目标的空间位置进行数据表出；

所述非典型对应矢量函数的原像并非典型的空间数据点，即与上述双数据组（m，n）或三数据组（l，m，n）对应的双数据组或三数据组，原像的数据构型为双参数模型，第一参数为时间参数t，第二参数为被监测电力作业客体的编号（α，β，γ，……）；其中第一参数t为动态自变量数据，第二参数（α，β，γ，……）为静态标记数据，用于将特定检测对象所对应的矢量场函数进行汇总从而实现对多组适量函数值进行封装，对以便于后续对封装后的组合化数据进行处理，从而节约***的算力资源；所述矢量函数作为第一参数即动态自变量数据t的因变量；

所述动态对应数据库的矢量场构型为动态矢量场，兼容数据的随时间而变动；

B、电力作业现场空间动态视频矢量场数据库及其采集构建：

将电力建设作业现场的客体进行分组和编号，分组规则依据电力作业客体自身的物理和工程关系确定，编号规则与标准空间动态视频矢量场数据库当中第二参数即静态标记数据（α，β，γ，……）保持一致，或者虽然不一致但保持为固定的单一映射关系；电力作业现场空间动态视频矢量场的动态自变量数据记为t′；

违章监测的实现基础在于将标准数据与现场数据进行比对，因此电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的构型与标准空间动态视频矢量场数据库保持一致；具体的，其包括矢量场、非典型、动态三个要素，并且矢量场、非典型、动态这三个要素的内涵与标准空间动态视频矢量场数据库均保持一致；

最后通过数据采集途径完成电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的构建；不同于标准空间动态视频矢量场数据库的多种可选构建途径，电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的数据来源为单一途径，即通过对电力建设作业现场进行视频数据采集来完成数据库的填充构建；

C、通过对标准空间动态视频矢量场数据库和电力作业现场空间动态视频矢量场数据库进行数据预处理和数据比对，进行电力建设作业现场的违章风险识别。

作为本发明的一种优选技术方案，步骤A中，所述标准空间动态视频矢量场数据库的构建途径包括：通过对标定的规范化的电力建设作业进行现场视频数据采集进行构建；依据规范化的电力建设作业模型通过数据输入进行构建；基于规范化的电力建设作业模型，通过数据规则制定，并由数据规则自动生成标准动态非典型矢量数据库；其他标准化构建途径；上述途径择一进行标准空间动态视频矢量场数据库的构建；

作为本发明的一种优选技术方案，步骤A中，对于标准空间动态视频矢量场数据库当中的原像数据和矢量函数数据，由于允许以规范化作业模型为基准存在一定范围作业灵活度，对应使得此数据库中的原像数据和矢量函数数据表现为范围数值；或者将原像数据t进行标定，将矢量函数数据设定为范围数值。

作为本发明的一种优选技术方案，步骤C中，所述数据预处理包括数据平移处理：由于电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的动态自变量数据t′基于现场视频采集获得，其与标准空间动态视频矢量场数据库的动态自变量数据t天然不一致，为此需要通过数据平移处理使得二者保持一致；数据平移操作可从如下范式中择一选择：将两个数据库中的动态自变量数据t′与t依据事件起点同时作归零处理；将任意的t′平移到与t一致的位置；

作为本发明的一种优选技术方案，步骤C中，所述数据预处理包括数据缩放及其与数据平移的交互处理：一方面，对于电力建设进程的关键节点进行标定作为保守数据点，并依据标定的保守数据点对整个电力建设作业进程进行分段缩放处理，或者将保守数据点作为数据比对中心点；另一方面根据保守数据点的分布将电力建设作业进程进行分段平移处理；通过缩放与平移的交互处理提高两组数据库的比对价值系数，尤其是提高保守数据点附近的数据比对价值系数；

作为本发明的一种优选技术方案，步骤C中，所述数据预处理包括：构建双层矢量场数据模型，得到内层比对数据作为违章识别的辅助比对参数；具体的，对于封装为同一组的不同电力作业客体的矢量函数数据，即标号为α，β，γ，……的电力作业客体的实时空间矢量数据，通过有限差分数据处理得到一个矢量数据组作为盒内差分数据组；另一方面通过空间矢量数据的重心算法得到一个封装数据组整体的重心矢量，此重心矢量表现为一个单一的空间矢量数据；将所述盒内差分数据组和所述重心矢量作为内层比对数据，用作违章识别的辅助比对参数。

作为本发明的一种优选技术方案，该***还兼容通过功能指引的方式拓展开发如下数据识别子组件：防高空坠落类识别子组件、防触电类识别子组件、防倒断杆类识别子组件、防深基坑作业违章类识别子组件、防高空落物伤人类识别子组件、防吊车作业违章类识别子组件、其他违章识别子组件。

作为本发明的一种优选技术方案，该***还兼容加挂如下并行子***：智能反违章子***；包括：①违章告警信息实时提醒：通过与外接信息发送平台的加挂和集成，实现基于作业现场监控的实时违章告警通知；②违章自动生成与信息预填：通过与数据端口或数据平台的加挂集成，根据分析结果反馈的设备ID反查作业计划名称、作业类型、施工单位、施工单位所属商机单位、作业风险等级等信息并自动填充到违章告警中；③智能分析违章标识及二次确认：对现有违章整改流程进行改造，通过智能分析发现的违章信息进行特殊标识，并在违章流程处理之前增加人工确认环节；违章数据权限控制：通过数据权限控制，在曝光前仅具备权限的端口允许查看数据。

作为本发明的一种优选技术方案，该***还兼容加挂如下并行子***：智能反违章信息可视化子***；包括：①智能识别数据总览：支持实时及历史数据的查询以及违章详情展示；支持通过作业名称、违章类型、违章单位、违章地点进行检索；②智能识别数据统计：通过对历史违章处理情况、违章类型、违章单位、违章地点等数据汇总整合，根据违章数量、各类型违章数量、违章处理效率、违章分布地区进行动态统计和展示。

采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明对电力作业违章智能识别相关的数据处理技术进行了开发，对于电网安全生产风险平台的信息化、智能化水平的提升和优化提供了基础性、核心性支撑作用。

本发明基于国网公司的相关平台进行开发，其所采用的视频场数据模型对于现有的视频监控平台所传输和展示的数据具有直接的兼容性、存储的节约性和计算的快速性，与基于单字节汇总分析计算模型相比具有更高的数据层级或数据包容性，以及更高的逻辑直观性。

本发明构建的标准化数据模型具有矢性包容、动态、非典型的综合构型，并且兼容对于二维数据或三维数据的构建、存储和处理，矢性包容对于视频相关源数据进行天然封装，不仅提高了数据模型的数据涵盖性，也简化了***数据处理的逻辑效率，而非典型的数据结构对于视频数据流信息之外的其他必要性紧密数据维度进行了人为矢性化封装，使得数据构型作为处理载体对于动态的电力作业现场信息进行了全局关联和表述，大大提升了***的表观简介度。

本发明的数据构建和处理模型，确保了电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的构型与标准空间动态视频矢量场数据库保持一致；使得其包括矢量场、非典型、动态三个要素，并且矢量场、非典型、动态这三个要素的内涵与标准空间动态视频矢量场数据库均保持一致。

本发明构建了多种预处理模型，同时还构建了双层数据处理和优化比对模式，均具有独特性和原创性。

本发明还具有良好的监控性和可拓展性，便于与***平台对接以及进行类同数据模型的后续功能开发。

具体实施方式

在以下实施例的描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

实施例1、底部技术框架和技术规范

国网公司推出安全生产风险管控平台基础版本，开展安全生产风险管控平台部署实施工作，其功能包含首页、作业安全智能化管控、企业人员安全准入、安全事统计分析、事故隐患排查治理、安全管控中心值班管理、信息***安全事件预警、电网风险预警管控、风险全景感知与统计分析、现场安全监督可视化、安全工器具全流程管理、危化品风险管理等功能模块。其中一级功能点11项、二级功能点34项、三级功能点22项。安全生产风险管控平台投入运行以来，国网河北省电力有限公司市级、县级、工区班组等层级共同应用，***注册用户数近3000人，每日***访问用户近300人次，每日通过平台实时管控施工作业现场约70个，通过安全生产风险管控平台作业安全智能化管控、企业人员安全准入、安全事件统计分析、事故隐患排查治理、安全管控中心值班管理、信息***安全事件预警、电网风险预警管控、风险全景感知与统计分析、现场安全监督可视化、安全工器具全流程管理、危化品风险管理等模块等功能模块在公司各单位的常规化使用，在各类型施工作业现场管控方面，取得了一定的安全管控成效，支撑对施工作业的日常管理、应急处置、风险管控、企业准入管控、人员管控、工器具管控、危化品管控等安监业务。本次安全生产风险管控平台功能扩展-违章智能识别开发建设，进一步融合应用智能识别技术，提高对施工作业现场管控的智能化及信息化水平。

安全生产风险平台设置如下一级子平台：作业安全智能化管控子平台、企业人员安全准入子平台、安全事件数据统计分析子平台、事故隐患排查数据子平台、安全管控中心值询子平台、信息***安全事件预警子平台、风险预警机制子平台、风险全景感知与统计分析子平台、现场安全监督可视化子平台、安全工器具全流程子平台、危化品风险子平台。其中，作业安全智能化管控子平台设置：电网基建和建设作业规划二级子平台、电网基建和建设监查二级子平台、电网基建和建设违章安全风险二级子平台。进一步的，在电网基建和建设违章安全风险二级子平台下拓展设置电力作业现场违章识别三级子平台和电力作业现场违章信息可视化三级子平台；并根据***建设的实际容量分配服务器算力容量、服务器存储容量、数据通信协议和数据安全协议、数据通信端口。

最后，对电力作业现场违章识别三级子平台、电力作业现场违章信息可视化三级子平台，将这两组拓展平台采用快捷方式型数据模型同步映射到安全生产风险平台下的如下两组二级子平台内：风险全景感知与统计分析子平台、现场安全监督可视化子平台。

新增技术开发相关的技术依据和规范包括：《《国家电网有限公司关于加快推进新型数字基础设施建设的意见》（国家电网互联〔2020〕260号）、《国网安监部关于印发《安全生产风险管控平台功能和实用化验收标准（试行）》《安全生产风险管控平台接口和数据规范（试行）》的通知》（安监二〔2020〕15号）、《国网安监部关于印发安全生产风险管控平台2020年重点任务的通知》（安监二〔2020〕3号）、《国网安监部关于印发安全生产风险管控平台功能要点的通知》（安监二〔2019〕51号）、《国网安监部关于印发《安全生产风险管控平台建设与应用专项方案》的通知》（安监二〔2019〕25号）、《国家电网公司安全隐患排查治理管理办法》（国家电网安监〔2014〕481号）、《国家电网公司安全事故调查规程》(2017修订版）、《电网运行风险预警管控工作规范》（QGDW 11711—2017）、《生产作业安全管控标准化工作规范（试行）》（国家电网安监〔2016〕356号）、《国家电网公司输变电工程施工安全风险预警管控工作规范（试行）》（国家电网安监〔2015〕972号）、《国家电网公司安全生产反违章工作管理办法》（国家电网安监〔2014〕156号）、《国家电网公司业务外包安全监督管理办法》（国网（安监/4)853-2017）、《国家电网公司电力安全工器具管理规定》（国网（安监/4）289-2014）、《电网视频监控***及接口》（Q/GDW 1517.1—2014）；其他适用规范。

实施例2、技术集成

通过对现有技术的集成以获取基建全过程综合数字化管理平台、PMS2.0、OMS、S6000、I6000等数据信息，集成具体信息如下表所示。部署环境为微服务上云模式，平台整体部署于管理信息大区。后续开发可沿用其架构。

实施例3、开发导向

基于电网***的安全生产风险平台进行视频信息流拓展构建，以对电力基建和作业现场的安全生产风险进行识别，并对风险作业进行信息化传输和处理；包括：①对于电网***现有的软硬件设施进行协同化整合；②新建面向电力作业现场违章识别的硬件设施组件和可执行数据组件，并协配搭载到经过协同化整合后的电网***现有软硬件设施平台上，进行***的平台化拓展。

实施例4、电网***软硬件设施的协同化整合

协同化整合包括：将电网***现有的软硬件设施进行网络化通信整合构建；网络化通信包括：电网内网有线通信协议和端口构建、和/或电网内网无线通信协议和端口构建、和/或电网内-外网有线通信协议和端口构建、和/或电网内-外网无线通信协议和端口构建；其中，通信协议除了包括数据传输协议还包括满足电网***内部要求的数据安全协议；将电网***现有的软硬件设施进行数据打通整合构建；数据打通包括数据格式一致化、和/或数据接口一致化。

实施例5、硬件设施组件

新建的硬件设施组件依据电力作业风险违章识别的项目需求进行增配，包括视频监控设施的增配、通信线路的新增铺设、风险识别和处理台站的增设、数据处理服务器的增容、其他设施的增设，依照电网***安全生产风险平台的现有架构进行按需增设即可；

实施例6、视频数据处理

视频数据处理属于新建的可执行数据组件，其对电网***视频监控网络获取的电力作业现场视频数据流进行数据处理，进行违章作业风险的智能识别，并在识别到违章风险后进行风险节点数据阵列的获取和记录，风险节点数据阵列构建为风险节点数据库；具体的，风险节点数据库通过如下并列数据组进行架构：违章现场时空节点数据列、违章现场图像截取数据列、违章现场视频录像数据列、违章现场建设项目的题录数据列、违章现场作业人员信息及联系信息数据列、违章现场建设项目的上级归口责任部门数据列；其他数据列；可拓展空白数据列。

视频数据处理组件对电网***视频监控网络获取的电力作业现场视频数据流进行数据处理，进行违章作业风险的智能识别；数据处理过程包括：

A、标准空间动态视频矢量场数据库的构建。

标准数据库构建为动态非典型矢量场数据模型。矢量场是指将电力作业的监测目标构建为相对于指定数据零点的矢量函数，矢量的数据表达允许采用平面模式即由双数据组（m，n）对监测目标的空间位置进行数据表出，或者采用空间模式即由三数据组（l，m，n）对监测目标的空间位置进行数据表出。非典型是指矢量函数的原像并非典型的空间数据点，即与上述双数据组（m，n）或三数据组（l，m，n）对应的双数据组或三数据组，原像的数据构型为双参数模型，第一参数为时间参数t，第二参数为被监测电力作业客体的编号（α，β，γ，……）；其中第一参数t为动态自变量数据，第二参数（α，β，γ，……）为静态标记数据，用于将特定检测对象所对应的矢量场函数进行汇总从而实现对多组适量函数值进行封装，对以便于后续对封装后的组合化数据进行处理，从而节约***的算力资源；矢量函数作为第一参数即动态自变量数据t的因变量。动态是指矢量场为动态矢量场，随时间而变动。

标准空间动态视频矢量场数据库的构建途径包括：δ、通过对标定的规范化的电力建设作业进行现场视频数据采集进行构建；ε、依据规范化的电力建设作业模型通过数据输入进行构建；ζ、基于规范化的电力建设作业模型，通过数据规则制定，并由数据规则自动生成标准动态非典型矢量数据库；η、其他标准化构建途径；上述途径择一进行标准空间动态视频矢量场数据库的构建。

对于标准空间动态视频矢量场数据库当中的原像数据和矢量函数数据，由于允许以规范化作业模型为基准存在一定范围作业灵活度，对应使得此数据库中的原像数据和矢量函数数据表现为范围数值；或者将原像数据t进行标定，将矢量函数数据设定为范围数值。

B、电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的采集构建。

将电力建设作业现场的客体进行分组和编号，分组规则依据电力作业客体自身的物理和工程关系确定，编号规则与标准空间动态视频矢量场数据库当中第二参数即静态标记数据（α，β，γ，……）保持一致或者虽然不一致但是保持为固定的单一映射关系；电力作业现场空间动态视频矢量场的动态自变量数据记为t′；

违章监测的实现基础在于将标准数据与现场数据进行比对，因此电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的构型与标准空间动态视频矢量场数据库保持一致；具体的，其包括矢量场、非典型、动态三个要素，并且矢量场、非典型、动态这三个要素的内涵与标准空间动态视频矢量场数据库均保持一致；最后通过数据采集途径完成电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的构建；不同于标准空间动态视频矢量场数据库的多种可选构建途径，电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的数据来源为单一途径，即通过对电力建设作业现场进行视频数据采集来完成数据库的填充构建。

C、通过对标准空间动态视频矢量场数据库和电力作业现场空间动态视频矢量场数据库进行数据预处理和数据比对，进行电力建设作业现场的违章风险识别。数据预处理包括数据平移处理：由于电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的动态自变量数据t′基于现场视频采集获得，其与标准空间动态视频矢量场数据库的动态自变量数据t天然不一致，为此需要通过数据平移处理使得二者保持一致；数据平移操作可从如下范式中择一选择：将两个数据库中的动态自变量数据t′与t依据事件起点同时作归零处理；将任意的t′平移到与t一致的位置；数据预处理包括数据缩放及其与数据平移的交互处理：一方面，对于电力建设进程的关键节点进行标定作为保守数据点，并依据标定的保守数据点对整个电力建设作业进程进行分段缩放处理，或者将保守数据点作为数据比对中心点；另一方面根据保守数据点的分布将电力建设作业进程进行分段平移处理；通过缩放与平移的交互处理提高两组数据库的比对价值系数，尤其是提高保守数据点附近的数据比对价值系数；数据预处理包括：构建双层矢量场数据模型，得到内层比对数据作为违章识别的辅助比对参数；具体的，对于封装为同一组的不同电力作业客体的矢量函数数据，即标号为α，β，γ，……的电力作业客体的实时空间矢量数据，通过有限差分数据处理得到一个矢量数据组作为盒内差分数据组；另一方面通过空间矢量数据的重心算法得到一个封装数据组整体的重心矢量，此重心矢量表现为一个单一的空间矢量数据；将盒内差分数据组和重心矢量作为内层比对数据，用作违章识别的辅助比对参数。

视频数据处理组件还可以通过功能指引的方式拓展开发如下数据识别子组件：防高空坠落类识别子组件、防触电类识别子组件、防倒断杆类识别子组件、防深基坑作业违章类识别子组件、防高空落物伤人类识别子组件、防吊车作业违章类识别子组件、其他违章识别子组件。

实施例7、作业风险的信息传输处理

作业风险的信息传输处理属于新建的可执行数据组件，其构建为一个集成化的功能组件，其首先通过违章信息发送模块将视频数据处理组件识别到的违章信息发送至安全生产风险平台，进一步通过数据权限途径与风险节点数据阵列进行数据交互，通过数据权限途径与风险节点数据阵列进行数据交互是指：作业风险的信息传输处理组件在发送风险违章信息的同时或之后，通过数据权限途径与风险节点数据库当中的“违章现场作业人员信息及联系信息数据”和“违章现场建设项目的上级归口责任部门数据”进行双向数据通信，由此对接和达成后续的风险数据处理需求，并进一步生成相关数据库；面向多级管理部门和作业现场两个导向实现违章风险监管的报警、查询、重点关注、风险处理、风险处理反馈、风险处理督办、风险处理效果评价及其他功能，同时进行违章风险识别和处理过程数据库的生成构建，此生成构建具体包括：作业风险的信息传输处理组件在风险信息的发送环节、与风险节点数据阵列进行数据交互的环节对相关数据进行***日志记录和备份。

实施例8、关联技术选型及技术平台

关联技术选型路径。界面展现技术：使用成熟界面展现技术，包括，HTML、CSS、Ajax、JSP等相关技术。服务端开发技术选择：选择Python、C++、Java、Java EE、servlet混合开发的技术路线。编码规范：代码、组件、数据序列化等相关文件、数据统一采用UTF-8编码。开源软件：ECharts、jQuery、VUE、Redis。中间件：消息中间件kafka、分布式缓存redis。数据库： MySQL级、FastDFS（基于云平台）。容器引擎：Docker 。Inteli-rec：Docker、Python、PyTorch。

关联技术平台路径。SG-UAP3.0、Flask、Spring cloud框架、PyTorch

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

在各个实施例中，技术的硬件实现可以直接采用现有的智能设备，包括但不限于工控机、PC机、智能手机、手持单机、落地式单机等。其输入设备优选采用屏幕键盘，其数据存储和计算模块采用现有的存储器、计算器、控制器，其内部通信模块采用现有的通信端口和协议，其远程通信采用现有的gprs网络、万维互联网等。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Acces Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于电力作业违章识别空间视频场的智能数据处理***，其特征在于：对电网***视频监控网络获取的电力作业现场视频数据流进行矢量场化数据处理，进行违章作业风险的智能识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于电力作业违章识别空间视频场的智能数据处理***，其特征在于：该***的执行过程包括：

A、标准空间动态视频矢量场数据库及其构建：标准数据库构建为动态非典型矢量场数据模型；

所述矢量场对应将电力作业的监测目标构建为相对于指定数据零点的矢量函数，矢量的数据表达允许采用平面模式即由双数据组（m，n）对监测目标的空间位置进行数据表出，或者采用空间模式即由三数据组（l，m，n）对监测目标的空间位置进行数据表出；

所述非典型对应矢量函数的原像并非典型的空间数据点，即与上述双数据组（m，n）或三数据组（l，m，n）对应的双数据组或三数据组，原像的数据构型为双参数模型，第一参数为时间参数t，第二参数为被监测电力作业客体的编号（α，β，γ，……）；其中第一参数t为动态自变量数据，第二参数（α，β，γ，……）为静态标记数据，用于将特定检测对象所对应的矢量场函数进行汇总从而实现对多组适量函数值进行封装，对以便于后续对封装后的组合化数据进行处理，从而节约***的算力资源；所述矢量函数作为第一参数即动态自变量数据t的因变量；

所述动态对应数据库的矢量场构型为动态矢量场，兼容数据的随时间而变动；

B、电力作业现场空间动态视频矢量场数据库及其采集构建：

将电力建设作业现场的客体进行分组和编号，分组规则依据电力作业客体自身的物理和工程关系确定，编号规则与标准空间动态视频矢量场数据库当中第二参数即静态标记数据（α，β，γ，……）保持一致，或者虽然不一致但保持为固定的单一映射关系；电力作业现场空间动态视频矢量场的动态自变量数据记为t′；

违章监测的实现基础在于将标准数据与现场数据进行比对，因此电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的构型与标准空间动态视频矢量场数据库保持一致；具体的，其包括矢量场、非典型、动态三个要素，并且矢量场、非典型、动态这三个要素的内涵与标准空间动态视频矢量场数据库均保持一致；

最后通过数据采集途径完成电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的构建；不同于标准空间动态视频矢量场数据库的多种可选构建途径，电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的数据来源为单一途径，即通过对电力建设作业现场进行视频数据采集来完成数据库的填充构建；

C、通过对标准空间动态视频矢量场数据库和电力作业现场空间动态视频矢量场数据库进行数据预处理和数据比对，进行电力建设作业现场的违章风险识别。

3.根据权利要求1所述的一种基于电力作业违章识别空间视频场的智能数据处理***，其特征在于：步骤A中，所述标准空间动态视频矢量场数据库的构建途径包括：通过对标定的规范化的电力建设作业进行现场视频数据采集进行构建；依据规范化的电力建设作业模型通过数据输入进行构建；基于规范化的电力建设作业模型，通过数据规则制定，并由数据规则自动生成标准动态非典型矢量数据库；其他标准化构建途径；上述途径择一进行标准空间动态视频矢量场数据库的构建。

4.根据权利要求1所述的一种基于电力作业违章识别空间视频场的智能数据处理***，其特征在于：步骤A中，对于标准空间动态视频矢量场数据库当中的原像数据和矢量函数数据，由于允许以规范化作业模型为基准存在一定范围作业灵活度，对应使得此数据库中的原像数据和矢量函数数据表现为范围数值；或者将原像数据t进行标定，将矢量函数数据设定为范围数值。

5.根据权利要求1所述的一种基于电力作业违章识别空间视频场的智能数据处理***，其特征在于：步骤C中，所述数据预处理包括数据平移处理：由于电力作业现场空间动态视频矢量场数据库的动态自变量数据t′基于现场视频采集获得，其与标准空间动态视频矢量场数据库的动态自变量数据t天然不一致，为此需要通过数据平移处理使得二者保持一致；数据平移操作可从如下范式中择一选择：将两个数据库中的动态自变量数据t′与t依据事件起点同时作归零处理；将任意的t′平移到与t一致的位置。

6.根据权利要求1所述的一种基于电力作业违章识别空间视频场的智能数据处理***，其特征在于：步骤C中，所述数据预处理包括数据缩放及其与数据平移的交互处理：一方面，对于电力建设进程的关键节点进行标定作为保守数据点，并依据标定的保守数据点对整个电力建设作业进程进行分段缩放处理，或者将保守数据点作为数据比对中心点；另一方面根据保守数据点的分布将电力建设作业进程进行分段平移处理；通过缩放与平移的交互处理提高两组数据库的比对价值系数，尤其是提高保守数据点附近的数据比对价值系数。

7.根据权利要求1所述的一种基于电力作业违章识别空间视频场的智能数据处理***，其特征在于：步骤C中，所述数据预处理包括：构建双层矢量场数据模型，得到内层比对数据作为违章识别的辅助比对参数；具体的，对于封装为同一组的不同电力作业客体的矢量函数数据，即标号为α，β，γ，……的电力作业客体的实时空间矢量数据，通过有限差分数据处理得到一个矢量数据组作为盒内差分数据组；另一方面通过空间矢量数据的重心算法得到一个封装数据组整体的重心矢量，此重心矢量表现为一个单一的空间矢量数据；将所述盒内差分数据组和所述重心矢量作为内层比对数据，用作违章识别的辅助比对参数。

8.根据权利要求1所述的一种基于电力作业违章识别空间视频场的智能数据处理***，其特征在于：该***还兼容通过功能指引的方式拓展开发如下数据识别子组件：防高空坠落类识别子组件、防触电类识别子组件、防倒断杆类识别子组件、防深基坑作业违章类识别子组件、防高空落物伤人类识别子组件、防吊车作业违章类识别子组件、其他违章识别子组件。

9.根据权利要求1所述的一种基于电力作业违章识别空间视频场的智能数据处理***，其特征在于：该***还兼容加挂如下并行子***：智能反违章子***；包括：①违章告警信息实时提醒：通过与外接信息发送平台的加挂和集成，实现基于作业现场监控的实时违章告警通知；②违章自动生成与信息预填：通过与数据端口或数据平台的加挂集成，根据分析结果反馈的设备ID反查作业计划名称、作业类型、施工单位、施工单位所属商机单位、作业风险等级等信息并自动填充到违章告警中；③智能分析违章标识及二次确认：对现有违章整改流程进行改造，通过智能分析发现的违章信息进行特殊标识，并在违章流程处理之前增加人工确认环节；违章数据权限控制：通过数据权限控制，在曝光前仅具备权限的端口允许查看数据。

10.根据权利要求1所述的一种基于电力作业违章识别空间视频场的智能数据处理***，其特征在于：该***还兼容加挂如下并行子***：智能反违章信息可视化子***；包括：①智能识别数据总览：支持实时及历史数据的查询以及违章详情展示；支持通过作业名称、违章类型、违章单位、违章地点进行检索；②智能识别数据统计：通过对历史违章处理情况、违章类型、违章单位、违章地点等数据汇总整合，根据违章数量、各类型违章数量、违章处理效率、违章分布地区进行动态统计和展示。