摘要：电力基建安全生产过程中存在工作人员少、作业任务重、危险点多、监管困难和技术防范措施受限等客观因素，给安全生产带来了隐患。针对这些问题，提出一种基于 AI 视频分析及人员精确定位的反违章安全管控方法，平台采用高清网络摄像机、定位标签等传感设备作为信息采集终端，通过大数据处理、人工智能图像分析和高精度定位手段，对现场人员的位置、身份、行为的采集、智能识别和风险预判，对违规操作、异常行为进行实时预警，从而实现对重点区域的日常生产、安全作业等环节进行全方位、多维度的智慧化安全管控，为生产安全提供了有效的技术保障。

关键词：人工智能；电力基建；反违章安全管控

引言

电力基建是现代社会不可或缺的基础设施之一，然而，电力基建的安全管理一直是一项极具挑战性的任务。由于复杂的作业环境、高危险性质以及监管的困难，电力基建安全生产面临着许多潜在的风险和威胁。传统的安全管理方法已经不再适用于满足电力基建的安全需求。本文将介绍一种基于人工智能的电力基建反违章安全管控方法，通过结合高清网络摄像技术、定位标签等传感设备，以及大数据处理和智能分析，提高电力基建安全管理的效率和准确性。

1  电力基建安全生产过程中的问题

1.1  工作人员稀缺

电力基建项目通常位于偏远地区或恶劣环境中，这导致了工作人员数量的稀缺。在这些地区，寻找、吸引和保留足够的合格工作人员是一个巨大的挑战。由于缺乏足够的工作人员，监管和管理整个项目的安全性变得相当困难。因此，需要一种方法来弥补工作人员数量不足的问题，以确保项目的安全运营。

1.2  作业任务繁重

电力基建项目涉及多个复杂的作业任务，这些任务通常需要工作人员同时处理多个工作。这种高度繁重的工作环境容易导致工作人员疲劳、分心和犯错。由于电力基建的性质，任何疏忽或错误都可能导致严重的安全事故。因此，需要一种方法来减轻工作人员的工作负担，提高他们的工作效率，并减少潜在的人为错误。

1.3  危险点众多

电力基建项目中存在许多潜在的危险点，如高压电线、电力设备等。这些危险点可能不仅对工作人员构成危险，还可能对周围的环境和社会造成严重影响。及时发现和处理这些危险点是确保项目安全的关键。然而，由于项目的复杂性和规模，要做到这一点非常具有挑战性。因此，需要一种方法来有效地检测和处理这些潜在的危险点。

1.4  监管困难

电力基建项目通常位于复杂多变的环境中，这使得监管变得异常困难。工作人员可能分散在广阔的区域内，监管人员难以实时监控整个项目。此外，由于偏远地区的通信和访问困难，监管工作更加复杂。因此，需要一种方法来实现对项目的全面监管，及时发现潜在问题并采取必要的措施。

1.5  技术防范受限

传统的技术防范手段已经无法满足电力基建安全管理的需求。新兴的安全威胁和复杂的作业环境需要更高级别的技术保障。传统的安全措施如摄像监控和固定式传感器可能无法满足对即时性、准确性和智能性的要求。因此，需要引入新的技术手段，如人工智能、大数据分析等，以提高电力基建项目的安全性和可靠性。

2  基于人工智能的电力基建反违章安全管控方法研究

2.1  数据采集

为实现电力基建项目的智能安全管控，必须进行大规模的数据采集。在现场部署高清网络摄像机以及定位标签等传感设备，这些设备将实时捕获各种信息。首先，高清网络摄像机提供高质量的视觉数据，可以监测工作人员的活动、设备状态以及环境条件。同时，定位标签和其他传感设备能够提供工作人员的精确位置信息，包括高度、方向和速度。这些数据源的结合将产生详尽的现场情报，为智能安全管控提供了关键的输入。

2.2  大数据处理

采集到的数据需要经过大数据处理，以便将海量信息整合、分析和解释。大数据处理技术具有高度并行处理和存储能力，可快速处理来自多个数据源的信息。这些信息可能包括视频流、传感器数据、人员身份验证信息等等。通过大数据处理，系统能够识别出现场的异常情况，如异常行为、设备故障或危险事件。同时，数据分析还能够生成相关的报警信息，以便及时采取措施。

2.3  人工智能图像分析

人工智能图像分析是本方法的关键技术之一。通过对高清网络摄像机拍摄到的画面进行深度学习和图像处理，系统可以实时识别工作人员的行为。这包括对合规操作和潜在的违规行为的检测。例如，系统可以检测到未经授权的人员进入危险区域、不当使用设备或无安全装备工作等行为。通过使用机器学习算法，系统可以根据历史数据进行行为模式分析，从而提高准确性并减少误报。

2.4  高精度定位

定位标签等传感设备能够提供工作人员的高精度定位信息。这些设备可以追踪工作人员的位置、高度、方向和速度，实现对其移动轨迹的准确跟踪。高精度定位信息对于及时发现工作人员可能面临的危险情况非常关键。例如，如果一个工作人员进入了禁止区域或靠近危险设备，系统可以立即发出警报并采取适当的措施。

2.5 风险预判与实时预警

基于采集到的数据和人工智能图像分析的结果，系统能够进行风险预判。通过比较实际情况与已知的安全标准和规范，系统可以识别潜在的危险情况并进行评估。如果系统检测到潜在风险，如违规操作或设备故障，它可以实时发出预警通知。这些通知可以通过手机应用程序、电子邮件、短信或其他途径发送给相关人员，以便他们能够采取紧急措施，避免潜在的安全事故。这种实时的风险预测和预警系统将大大提高电力基建项目的安全性。

结论

电力基建安全管理一直是一个复杂而重要的领域，面临工作人员稀缺、作业任务繁重、危险点众多、监管困难和技术防范受限等挑战。本研究提出了一种基于人工智能的电力基建反违章安全管控方法，该方法结合了多种先进的技术和技巧来提高电力基建项目的安全性和效率。未来，随着技术的不断发展和完善，这种方法将进一步提升电力基建安全管理的水平，为社会提供更可靠的电力供应。

参考文献：

[1]石彦鹏，潘作为.基于人工智能和UWB定位的反违章综合安全管控[J].黑龙江电力，2022，44（5）：388-394

[2]陈楷.基于人工智能技术的基建安全管控与违章识别探索[J].数字技术与应用，2020，38（6）：167-168

[3]王治. 人工智能技术在电力基建领域的研究与实践[J]. 科技风，2020（5）：9.

作者简介：

何洪洋 （1979—），男，高级经济师，主要研究方向为电网节能项目安全管理。

马松国（1986—），男，高级工程师，主要研究方向为电网节能项目安全管理。

张滨，1973年8月，，男，翻译，主要研究方向是电网节能项目安全管理

吴亚辉（1990—），男，中级工程师，主要研究方向为电网节能项目运营管理。

胡静怡（1994—），女，助理工程师，主要研究方向为电网节能及能源政策研究