[发明专利]一种自动识别现场作业危险点的智慧监控系统

说明书

本发明提供一种自动识别现场作业危险点的智慧监控系统，包括：作业监控服务器以及设置在现场的现场作业监控终端；作业监控服务器通过通信网络与现场作业监控终端通信连接，采集作业人员点检维修视频数据，现场作业监控终端对作业人员点检维修过程进行监控，并将采集的点检维修视频数据发送至作业监控服务器；作业监控服务器对数据进行存储；作业监控服务器用于获取点检维修视频数据并进行分析，判断作业人员操作是否满足预设要求。本发明实现了对现场作业的实时监控，实现视频和各类数据融合接入，视频画面同时画面上看到叠加的图像数据，实现对作业过程的监控。

技术领域

本发明涉及现场作业危险点监控领域，尤其涉及一种自动识别现场作业危险点的智慧监控系统。

背景技术

随着施工现场安全风险管控的要求越来越高，目前广泛采用督查人员到现场督查和采用视频监控远程督查两种形式，视频督查存在视野上的局限性和功能的单一性，仅仅只能传输现场的画面，还需要监控人员对现场的不安全状态做进一步的判断分析，有时监控画面过多会需要消耗大量人力资源力求作业现场全覆盖，不利于现场作业的安全管控。

发明内容

基于上述问题，本发明提供一种自动识别现场作业危险点的智慧监控系统，系统可以实现对现场实时监控，并对作业人员的作业进行监护，保证点检维护的效率和质量。

系统包括：作业监控服务器以及设置在现场的现场作业监控终端；

作业监控服务器通过通信网络与现场作业监控终端通信连接，采集作业人员点检维修视频数据，现场作业监控终端对作业人员点检维修过程进行监控，并将采集的点检维修视频数据发送至作业监控服务器；

作业监控服务器对数据进行存储；

作业监控服务器用于获取点检维修视频数据并进行分析，判断作业人员操作是否满足预设要求。

优选地，现场作业监控终端为若干个分布在各个变电站，低压配电室，高压配电室内部的高清摄像头，高清摄像头均带有地址标识点。

优选地，作业监控服务器提取作业人员点检维修过程中的图像信息，对点检维修图像进行图像分割、图像去噪以及图像识别。

优选地，作业监控服务器通过如下公式解析分割、去噪之后的图像与正常状态下图像的差异；

P(y∣x)＝Z(x)exp(∑_i,kλ_kR_k(y_i-1,y_i,x,i)+∑_i,lμ_lS_l(y_i,x,_i))

Z(x)＝∑_yexp(∑_i,kλ_kR_k(y_i-1,y_i,x,i)+∑_i,lμ_lS_l(y_i,x,i))

λ_k和μ_l为权重值；

x为正常状态下的图像；

S_l(y_i,x,_i)为当前设备状态信息；

R_k(y_i-1,y_i,x,i)是相比S_l(y_i,x,_i)的采集时间点为在先的设备特征状态信息；

y是基于y_i组成的图像序列；

y_i为i时间点获取的图像；