基于視覺識別技術的電力行業人員違章檢測系統

摘要：為解決電力行業違章行為監控中實時性與智能化不足的問題，文章提出了一種基于視覺識別技術的違章檢測系統。該系統采用深度神經網絡和視頻分析方法，對未佩戴安全帽、違規吸煙、高危單人作業等典型行為進行精準識別與實時預警，同時通過分布式計算實現多路視頻高效處理。實驗驗證表明，系統在提升現場監控效率和降低安全事故風險方面具有顯著成效。

關鍵詞：視覺識別；電力行業；違章檢測；深度學習；視頻監控

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）06-0109-05開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

0 引言

電力行業的持續發展使安全生產問題成為影響企業效益和社會穩定的核心議題[1]。高空作業、動火操作等場景具有較高的風險，一旦發生違章行為，可能導致人員傷亡、設備損壞，甚至引發大范圍電力事故，對企業和社會均構成嚴重威脅。因此，確保作業行為的規范性已成為電力行業安全管理的重要任務。然而，傳統依賴人工巡檢的安全管理方式存在效率低、覆蓋范圍有限、隱患發現不及時等問題，難以滿足現代化電力生產的需求[2]。

近年來，人工智能技術，尤其是基于深度神經網絡的視覺識別技術，在智能監控領域得到了廣泛應用[3]。通過實時監測與分析人員行為，智能視覺技術可顯著提升違章行為檢測的效率，并實現隱患的快速預警[4]。但在電力行業的實際應用中，仍面臨諸多挑戰，如作業場景復雜多樣、光照條件和設備性能差異影響識別準確性、違章行為種類繁多且模式復雜對算法提出較高要求，以及多攝像頭環境下海量視頻數據的實時處理難題[5]。

針對上述問題，本文提出了一種基于視覺識別技術的電力行業違章檢測系統。該系統利用現有視頻監控設備，結合深度學習技術，能夠實時識別未佩戴安全帽、違規吸煙等典型違章行為，并實現精準告警。實驗結果表明，該系統顯著提高了監控效率，降低了安全事故風險，為電力行業的智能化安全管理提供了重要的技術支持。

1 系統總體架構

1.1 系統設計目標

為滿足電力行業對人員和設備安全的全面需求，基于人工智能、深度學習和大數據技術，構建一套高效、精準、靈活的智能違章行為識別系統，結合現有監控硬件資源，實現以下目標：

1.1.1 兼容性與靈活性

支持多品牌攝像頭（海康威視、大華等）、多種視頻流協議（RTSP、HTTP、RTMP 等）及壓縮編碼格式（H.264、H.265、MJPEG 等），實現設備資源的最大化利用。

1.1.2 實時分析與精準識別

利用行為識別和深度學習技術，實時分析多路視頻流，檢測未佩戴安全帽、抽煙、高危作業、火焰等違章行為，識別率超過90%。

1.1.3 智能預警與閉環管理

提供實時告警，根據事件危害程度推送多級通知，實現發現、整改和跟蹤的閉環管理。

1.1.4 構建三級集中式監控體系

基于智能視頻分析技術，搭建集團公司、子公司、生產單位的三級監控體系，全面實現廠區安全管控。

1.2 系統架構設計

1.2.1 總體架構

系統總體架構采用模塊化分層設計，包括數據采集層、數據處理與分析層、告警與管理層3個核心模塊，構成實時視頻分析的安全預警閉環。平臺架構如圖1所示。

1.2.1.1 數據采集層

通過廠區內現有監控設備，實現多視頻流協議，確保數據集的靈活性和多樣性。

1.2.1.2 數據處理與分析層

利用深度學習算法和分布式計算框架，系統對采集的視頻數據進行實時處理與分析，包括人體關鍵點檢測、行為特征提取和違章行為識別。分布式計算的使用保證了高效的數據處理能力。

1.2.1.3 告警與管理層

基于識別結果提供多層次告警機制，支持Web端與移動端訪問。平臺結合可視化功能實現違章行為的閉環管理，從事件發現、整改到追蹤。

1.2.2 視頻深度分析工程機

平臺的核心是視頻深度分析工程機，融合了高性能GPU計算和分布式計算架構，集成模型訓練、實時監測、事件預警和管理功能于一體。每個工程機既可單獨運行，也可作為分布式運算節點，工程機架構如圖2所示。

1.2.3 技術架構設計

技術須架構面向大規模視頻流量處理和實時分析求，設計了4個層次，分別是數據源集成層、大數據處理層、AI自動分析層和應用系統層，如圖3所示。

1.2.3.1 數據源集成層

負責接入和管理各類數據源，包括視頻數據流和擴展的安全傳感器數據，構建一個海量、高速、異構數據的輸入通道。

1.2.3.2 大數據處理層

用于視頻數據的預處理、存儲和管理。通過分布式文件系統和內存架構，確保分析層能夠快速獲取所需數據，支持實時與歷史數據的處理需求。

1.2.3.3 AI自動分析層

系統的核心分析層，結合深度學習技術和工業安全場景分析模型，對視頻數據進行實時行為分析與事件檢測。該層支持模型優化和動態更新，以提升識別效率和準確率。

1.2.3.4 應用系統層

提供人機交互界面，進行安全事件的查詢、事件預警，支持Web與手機模式訪問。

2 研究方法

2.1 深度學習模型設計

為了實現對電力行業人員違章行為的精準識別，本系統基于深度神經網絡設計了一套多階段的視覺識別算法，具體包括關鍵點檢測、行為特征提取、違章行為識別和系統性能評價4個核心模塊。

2.1.1 關鍵點檢測

關鍵點檢測是違章行為識別的基礎任務，主要用于精確定位人體的關鍵部位（如頭部、肩膀、手肘、膝蓋等），如圖4所示。系統采用了改進的DeepPose方法[6]，這是一種基于深度神經網絡（DNN）的算法，能夠有效捕捉人體在圖像中的骨骼結構，并提供高精度的關鍵點坐標。

基于上述步驟，KNN提供了對行為特征的初步分類能力，而模板匹配通過特征向量的距離與閾值的對比，進一步提高了分類的準確性和魯棒性。

在實際應用中，行為模板劃分為兩大類：正常行為模板和違章行為模板。其中，正常行為模板包括佩戴安全帽、正常行走、雙人協作操作等，而違章行為模板則涵蓋未佩戴安全帽、單人高空作業、違規吸煙等典型場景。

2.1.4 模型訓練與參數設置

模型的訓練基于收集的電力行業作業場景數據集。數據集涵蓋了未佩戴安全帽、違規吸煙、未穿戴勞保服、高危單人作業等典型違章行為，包含約2 000 張圖像，分為訓練集（80%）、驗證集（10%）和測試集（10%）。數據在訓練前經過標準化處理，采用隨機裁剪、翻轉、旋轉等數據增強方法，提升模型對復雜場景的適應能力。

在網絡訓練過程中，采用基于PyTorch的深度學習框架，選用ResNet-50作為主干網絡。輸入圖像尺寸為256×256×3，優化器選擇Adam，超參數設置為：學習率α=0.001，β₁=0.9和β2=0.99。為了提高模型的訓練效果，采用了批量大小（Batch Size）為32的小批量隨機梯度下降方法，訓練過程中設置訓練輪次（Ep?och）為50次。此外，采用了L2正則化和Dropout技術以減少過擬合，正則化系數設為0.000 5，Dropout比率設置為0.5。

2.1.5 系統性能評價

系統性能評價采用了3個主要指標，包括關鍵點檢測準確率（PCK，Percentage of Correct Key points）、行為識別準確率（Accuracy）以及延遲時間（Latency）。

其中，PCK用于評估模型對人體關鍵點的檢測精度，計算方式為檢測正確的關鍵點數占總關鍵點數的百分比。行為識別準確率用于衡量系統對違章行為分類的正確率，定義為正確分類樣本數占總樣本數的比例，具體表達式如式（9）和式（10）所示：

此外，實時性也是系統的關鍵性能之一，因此延遲時間須控制在200 ms以下。

2.2 數據可視化與統計分析

系統通過多維度的視覺技術結合可視化設計，全面展示廠區內的安全態勢，支持實時監控、告警定位，以及統計分析等功能，為電力行業安全管理提供了強有力的技術支撐。

首先，在勞保穿戴違規檢測方面，系統通過重點區域攝像頭覆蓋廠區關鍵作業區，并結合可視化技術繪制檢測區域邊界，如圖5（a）所示。用戶可以靈活設置區域檢測的時間段，選取廠區重點區域攝像頭，繪制檢測區域邊界，在檢測到未佩戴安全帽或未穿戴勞保服的行為時，系統會及時發出告警，實時顯示違章行為的具體位置及相關信息。這種實時可視化功能確保了現場作業的安全管控。

針對廠區內的明火檢測，系統通過智能分析，實時識別畫面中出現的火焰信號，如圖5（b）所示。通過重點區域攝像頭的精準部署，當火情發生時，系統第一時間告警，并定位火情位置。結合可視化管理，火情告警信息被直接映射到電子地圖中，優化出警路線規劃，提升了事故處理的效率和準確性。

在人員違章檢測方面，系統同樣選取了重點區域的攝像頭，精準識別未佩戴安全帽、抽煙等行為，如圖5（c）所示。實時告警信息被傳輸到綜合展示界面，結合事件的圖片信息和位置坐標，提供了全面的違章行為追蹤功能，便于安全管理人員快速響應。

此外，系統提供了一個綜合的可視化展示平臺，如圖6所示，以多層次的交互界面整合了各種類型的告警事件。界面布局采用左、右、底部結構設計。其中，左上區域實時統計并展示系統中發生的勞保穿戴違規、煙火檢測、陌生人檢測等事件的數量；左中區域以滾動的方式實時更新高級事件信息，便于用戶快速了解最新的動態；右側區域實時顯示告警攝像頭捕獲的告警事件圖片，結合詳細的告警描述信息，進一步提升了事件可視化的直觀性；底部區域提供按時間維度（如當日、本周、本月）對事件類型進行統計分析的功能。通過趨勢圖、餅圖等方式展示，便于用戶從整體上把握安全事件的分布和變化趨勢。

3 實驗測試與結果分析

3.1 實驗設置

為了驗證違章檢測系統在實際場景中的性能，本實驗依據系統總體架構設計，針對數據采集層、數據處理與分析層以及告警與管理層分別進行測試與優化。

實驗所用的數據集來源于實際電力廠區，涵蓋了不同作業環境中的違章行為圖像。數據集包含了標注有違章行為的5 000張圖像，圖像中涉及的違章行為包括未佩戴安全帽（40%）、未穿戴勞保服（30%）、抽煙行為（20%）以及動火作業（10%）。此外，數據集還包括多個攝像頭從不同角度拍攝的圖像，保證了數據的多樣性和復雜性。

實驗環境的搭建充分結合了系統總體架構中的關鍵模塊設計，確保從數據采集到告警管理的完整鏈路能夠得到全面驗證。實驗利用多品牌攝像頭接入現場視頻流，測試了系統在數據采集層的多協議兼容性與實時性。采集到的視頻數據實時輸入至數據處理與分析層，在高性能計算環境中進行處理。實驗硬件配置包括搭載兩塊NVIDIA GeForce RTX 1080TiGPU的計算機，操作系統為Linux，配合2顆Intel XeonE5-2620v4（8核/2.1GHz）、64 GB DDR4內存及分布式存儲架構，保障多路視頻流在深度學習算法支持下的高效分析和處理能力。

3.2 測試結果分析

基于上述實驗環境設置，分別從關鍵點檢測準確率、行為識別準確率和延遲時間三個維度評估系統模型的性能，結果如表1～表3所示。

同時也對系統的延遲時間進行了測試，以評估系統在實際場景下的實時性。結果表明，系統在多路視頻同時處理的情況下，檢測延遲時間均控制在200 ms 以下，符合實時性要求。

從實驗結果可以看出，不同違章行為的識別準確率存在一定差異。其中，“未佩戴安全帽”的準確率最高，這得益于樣本數量多且特征明顯，模型易于學習頭部是否有安全帽的強特征。“未穿戴勞保服”次之，盡管樣本數量較少，但勞保服的特征區域較大且清晰，檢測相對穩定。“抽煙行為檢測”準確率相對較低，由于涉及手部和口部動作，其特征較為分散，模型需依賴更多細節信息，增加了識別難度。“動火作業檢測”準確率最低，這是因為場景背景復雜、工具多樣化以及火焰等特征的光影變化，使檢測任務更加具有挑戰性。因此，準確率的差異主要由特征顯著性、場景復雜性和樣本分布共同決定。

4 結論與展望

本文設計并實現了一種基于視覺識別技術的電力行業人員違章檢測系統，成功解決了傳統人工監管效率低、成本高、漏檢多的問題。系統通過深度學習和計算機視覺技術，結合人體關鍵點檢測與行為分類算法，實現了未佩戴安全帽、未穿勞保服、抽煙等典型違章行為的精準識別。實驗表明，系統在關鍵點檢測準確率PCK上達到95%以上，行為識別準確率超過92%，延遲小于200 ms。研究成果顯著提升了電力行業的安全監管效率，具有推動行業智能化發展的重要意義。

未來將重點優化系統在復雜場景下的適應能力，例如通過自適應算法和多樣化訓練數據增強對光照、遮擋等復雜環境的魯棒性。同時，將研究模型輕量化設計，以支持邊緣設備運行，降低部署成本。此外，檢測范圍將擴展至更多行為場景，如危險互動行為和設備異常操作，并探索多模態融合技術，進一步提升系統實用性和安全管理能力。