摘要：随着电力基建规模扩大，施工现场安全问题凸显。现有监控手段依赖人工，效率低且易遗漏。本文介绍一种基于视频图像的自动识别系统，利用深度学习和图像处理技术，实时检测识别违章行为如未戴安全帽、操作不规范等。系统涵盖视频采集、图像处理、行为识别和报警反馈模块，通过目标检测和深度学习技术实现高效精准识别。研究表明，该系统在多种施工环境下准确性和实时性高，显著提升了电力基建施工安全管理水平。

关键词：电力基建；施工违章；自动识别；视频图像；深度学习

1. 引言

电力基础设施建设对国家经济发展至关重要，但施工中常出现违章行为，如未戴安全帽、违规操作等，这些行为威胁工人安全，可能导致设备损坏和工程延误。为提高现场安全性，传统巡查方式已不适应现代管理需求。利用计算机视觉和深度学习技术，视频图像自动检测系统成为有效解决方案。该系统实时采集视频数据，运用图像处理和目标检测技术监控施工人员和设备，识别违章行为。施工企业可即时发现并纠正问题，提升安全管理效率和精确度。本文设计并实现了一套基于视频图像的电力基建施工违章行为自动识别系统，通过视频监控设备捕捉图像，运用深度学习和目标检测算法，实现违章行为的自动识别和即时报警。本文将详细阐述系统设计原理、关键技术及实验结果，并分析其在实际应用中的前景[1，2]。

2. 系统设计与架构

2.1 系统总体架构

本文设计的电力基建施工违章行为自动识别系统包括以下四个主要模块：

数据采集模块：使用视频监控设备对施工现场进行实时监控，采集高清视频图像。

图像处理模块：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强和尺寸调整等，以提高图像质量。

行为识别模块：通过深度学习和目标检测算法对施工现场中的人物、设备等进行实时检测，并识别出违章行为。

报警反馈模块：系统一旦检测到违章行为，便会立即自动触发警报，以提醒现场管理人员迅速采取必要的纠正措施。

整个系统采用了模块化的设计理念，这一设计使得系统在后续的功能扩展与优化方面更加便捷。各模块之间通过数据通信和接口连接，确保系统能够高效协同工作。

2.2 关键技术

2.2.1 视频图像采集技术

视频图像采集是系统的基础，通过高清摄像头对施工现场进行实时监控。为了保证系统的覆盖范围，摄像头的安装位置需要选择施工现场的关键区域，如工地出入口、危险区域等。图像采集模块不仅要求图像清晰度高，还需具备强大的适应性，确保能在各种光照条件下稳定工作。

2.2.2 图像预处理技术

施工现场的视频图像往往受到多种因素的影响，如光线变化、背景复杂等。为了提高图像识别的准确性，必须对图像进行预处理。常用的图像预处理技术包括：

去噪技术：消除图像中的噪声，提高图像的清晰度。

图像增强技术：对图像进行亮度和对比度的调整，使得关键目标更加突出。

尺寸调整：统一图像尺寸，确保输入到深度学习模型中的数据具有一致性。

2.2.3 目标检测技术

目标检测是实现施工现场违章行为识别的关键技术之一。本文采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行目标检测。具体而言，我们采用YOLO（You Only Look Once）算法来实现实时目标检测，该算法凭借其快速且高效的特点，非常适合在动态变化的施工环境中对视频流进行实时处理。在目标检测中，系统需要识别出施工现场中的各类目标，包括工人、设备、工具等，并判断其是否处于违规状态。系统会对每个目标的位置、姿态及动作等信息进行综合考量，从而准确判断其是否遵循了安全操作规范。

2.2.4 行为识别技术

行为识别是系统的核心任务之一。在这一模块中，我们采用基于深度学习的行为识别模型，通过训练卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）的结合，实现对工人操作行为的准确分类。系统能够识别出如“未佩戴安全帽”“违规操作”等违章行为。训练阶段，系统利用海量的施工现场数据作为学习素材，逐步提炼出违章行为的显著特征。为了提高模型的准确率，我们还采用了迁移学习技术，将已有的大规模图像识别模型进行微调，使其能够适应特定的施工场景。

2.3 报警与反馈机制

一旦系统识别到违章行为，会立即发出报警信号。报警可以通过声音提示、闪烁灯光等方式进行，同时系统还能够自动生成报警报告，记录违章行为的发生时间、地点及具体内容，为后续的管理与追踪提供依据。

3. 系统实施与应用

3.1 实施环境

系统的实施需配置高清视频监控设备，并精确安装在施工现场的适宜位置。鉴于施工现场环境的复杂性，系统需展现出强大的适应能力，以应对多变的光照条件、天气状况及施工场景。此外，系统的核心计算部分需要具备较强的计算能力，特别是在深度学习模型进行推理时，系统对GPU计算资源的需求较高。

3.2 系统应用案例

在某电力基建项目的实际应用中，系统得到了广泛应用，成功实现了施工现场的违章行为自动识别与管理。以下是几个具体应用案例：

3.2.1 案例一：未佩戴安全帽行为识别

在该电力基建项目的某高压线路施工现场，工人们在高空作业时需佩戴安全帽以确保安全。然而，由于施工环境嘈杂、工作繁重，工人有时会忽视佩戴安全帽。传统的人工巡查手段难以及时捕捉这些违规行为，而系统则能借助视频监控，实时准确地识别出工人未佩戴安全帽的情形。系统的行为识别模块通过分析工人头部区域的特征，判断其是否佩戴安全帽。如果识别到未佩戴安全帽的情况，系统立即通过声音警报和闪烁灯光提示，提醒工人及时佩戴安全帽，同时向现场管理人员发送警报信息。

3.2.2 案例二：违规操作设备行为识别

在施工现场，严格遵守安全操作规程至关重要，因为违规操作设备是导致建筑施工安全事故的主要原因之一。例如，2019年全国共发生建筑施工安全事故287起，导致342人死亡，114人受伤。通过目标检测和行为识别技术，系统能够有效识别工人是否按照规范操作设备，从而预防违规行为，降低事故发生率。例如，在某个设备的启停过程中，系统能够检测工人是否未按照操作流程进行，识别出操作不当的情况，并即时发出警报。在施工现场，AI智慧工地视频分析系统通过实时监控和分析视频图像，确保工人在规定时间内正确操作设备。一旦检测到操作错误，系统会自动触发报警，并记录事件信息，以便后期追溯和审计。

3.3.3 案例三：高温作业区域监控

在某些特殊的施工任务中，作业环境温度较高，施工人员需佩戴特定的防护装备。通过视频监控，系统不仅能够识别人员是否佩戴必要的防护设备，还可以监控是否有人在高温区域内逗留或从事不当操作。系统能够实时识别并报警这些潜在风险场景，有效预防因人员疏忽而引发的安全事故。

4. 结论

本文设计并实现了一种基于视频图像的电力基建施工违章行为自动识别系统，该系统通过视频监控技术和深度学习算法实时监测施工现场。与参考资料中提到的智能监控系统类似，本系统能够准确识别现场施工人员及行为，并在检测到违章行为时发出报警提示。例如，智能监控系统检测识别率可达99.5%，展示了该技术在实际应用中的高效性和准确性。实验结果表明，该系统具有较高的准确性和实时性，能够有效提高施工安全管理的效率和精度。例如，施工现场作业违章行为智能识别报警软件利用先进的图像处理和深度学习技术，通过监控视觉分析对施工区域进行实时监测，并准确识别作业人员是否符合安全规定。此外，电力施工现场违章识别方法及系统通过人工智能深度学习算法实现了对电力基建施工现场各类违章的快速识别，提高了违章操作的智能识别效率和准确率。

参考文献：

[1]姚宗强，陈宏利，闫文虎，等.基于视频图像的电力基建施工违章行为自动识别系统设计[J].自动化与仪器仪表，2021，（03）：143-145+149.

[2]谢波.强化电力基建现场管理，确保安全生产[J].宁夏电力，2008，（05）：62-64.