摘要：随着电力行业高风险作业的增多，安全生产问题日益严峻。本文提出了一种基于人工智能的智慧化电厂高风险作业视频实时监测与预警系统。通过对电厂高风险作业场景的视频数据进行实时采集与分析，利用深度学习算法对视频中的安全隐患进行识别与分类，及时发现异常行为和潜在风险。系统结合视频监控、图像识别和预警机制，实现了对危险操作的自动化监测与预警功能。实验结果表明，系统能够有效提高风险检测的准确性与反应速度，显著减少了安全事故的发生概率。该研究为电厂安全管理提供了新的技术路径，并具有广泛的应用前景。

关键词：人工智能; 高风险作业; 视频监测; 预警系统; 安全管理;

1、基于人工智能的电厂高风险作业安全监测系统概述

1.1 电厂高风险作业安全管理现状

随着电力行业的快速发展和发电设备的规模化、高度自动化，电厂作业中涉及的高风险工序和作业场景日益增多，包括但不限于高空作业、密闭空间作业、带电设备检修等[1]。这些作业场景具有事故发生概率高、后果严重的特点，对安全管理提出了更高的要求。传统的安全管理模式主要依赖人工巡查与事后分析，存在即时性不足、覆盖面有限及人员主观判断差异等缺陷，难以满足现代电厂安全生产的需求[2]。

近年来，尽管行业内引入了一系列智能化监测设备，但其多以独立呈现的单一技术应用为主，尚未实现系统化、集成化的高效管理。在安全隐患的识别与处置过程中，依赖于传统监控手段记录的影像资料，多用于事后责任追溯，而无法提供实时预警功能，导致潜在风险难以及时排除。与此高风险作业的动态复杂性与多变性也对传统安全管理工具的响应能力提出了严峻挑战。

为改善现状，需要探索采用人工智能等前沿技术，搭建具有实时监测、快速识别和预警能力的系统，以填补传统管理模式的不足，提供更加智能化的安全保障。这种技术升级不仅能够提高风险防控效率，还能为电厂安全管理的数字化与智慧化转型提供全新思路。

1.2 人工智能在电厂安全监测中的应用潜力

人工智能技术在电厂安全监测中的应用展现出巨大的潜力。通过机器学习和深度学习算法，人工智能能够迅速、准确地分析监控视频数据，从而识别出各种高风险作业场景下可能出现的安全隐患。这些算法可以在短时间内处理大量数据，自动识别人员不安全行为，如未佩戴安全设备、进入限制区域等。人工智能技术还具备自我学习与适应环境变化的能力，能够根据新出现的风险特征不断优化识别模型，提高监测的精确度和灵敏性。此类系统的运用，不仅能提升电厂风险预警的效率与准确性，还可有效减少人工监测的负担，降低了人为因素导致的疏漏风险。人工智能技术在电厂高风险作业的安全监测中具有重要的应用价值与发展前景[3]。

2、高风险作业视频实时监测与预警技术

2.1 视频监测技术及其应用

视频监测技术在电力行业的高风险作业环境中具有重要应用价值。传统的视频监控系统通常依赖于人工观察，存在实时性不足和人员识别准确率低的问题。为了克服这些限制，现代视频监测技术结合了传感器技术、高性能计算等手段，以提高数据采集和处理的效率。在高风险作业中，视频监测通过安装分布广泛的摄像装置，覆盖关键危险区域，实时获取作业现场的完整信息。摄像设备一般采用高清摄像头，以确保图像质量达到自动识别的要求。

在视频监测系统中，对相关视频数据的实时处理是实现监测和预警的关键。该过程中，视频监测技术采用前端采集、实时编码和后续解码等步骤，通过流媒体技术实现大规模视频数据的高效传输。为提升实时分析功能，视频监测技术与云计算平台结合，利用其强大的计算能力来支持并行处理和复杂算法应用。这种架构使得对视频中安全隐患的分析不仅更加迅速，而且更加准确，有效地支撑了高风险作业环境下的智能化安全管理。

为适应电厂苛刻的环境条件，视频监测设备通常采用工业级设计，具备良好的耐高温、抗干扰以及防水防尘性能，以确保在恶劣的工况下依然能够稳定运行。这些技术特性使得视频监测技术在复杂电力环境中的应用成为可能，并为安全管理提供了坚实的技术保障。

2.2 人工智能技术在视频监测中的实现

人工智能技术在高风险作业视频监测中的实现主要依赖于深度学习算法及其在图像处理上的进步。卷积神经网络（CNN）因其在图像特征提取方面的优越性能，被广泛用于识别高风险场景中的安全隐患。使用训练有素的模型，可以对监控视频中的潜在危险动作进行实时检测和分类。此过程通过摄像机获取的海量视频数据进行分析，将原始视频流转化为信息密集的风险评估数据。结合预警机制，该系统不仅能检测异常行为，还能即时触发预警，有效增强安全监测能力，提高电厂作业安全性。

3、系统实现与效果评估

3.1 系统架构与功能实现

系统架构设计旨在实现高效、准确的实时监测与预警功能，整体架构分为数据采集层、数据处理层、危险识别层和预警层。数据采集层通过部署在电厂各高风险作业场景的摄像头，进行视频数据的实时采集。数据处理层采用先进的数据流管理技术，确保大量视频数据的高速、稳定传输，并对视频信息进行实时解码与预处理。此步骤为后续的深度学习算法处理提供清晰的输入。危险识别层是系统的核心，利用深度学习技术构建的卷积神经网络模型，可对预处理后的视频数据进行分析。通过训练好的模型自动识别视频中的安全隐患，对作业人员的不安全行为与环境变化进行分类与标记。预警层结合识别结果和电厂的安全管理规定，对潜在风险进行风险等级评估，并触发相应的预警机制，提供及时的警报信息。警报信息通过多种渠道，如短信、邮件或显示屏，进行多层次发布，以确保相关安全管理人员能够快速响应。此系统架构的模块化设计不仅提升了系统的扩展性与维护性，还为不同规模的电厂部署提供了灵活的技术支持。

3.2 系统性能评估与效果分析

系统性能评估与效果分析是验证基于人工智能的智慧化电厂高风险作业视频实时监测与预警系统有效性的关键步骤。在性能评估中，通过实验数据对系统的准确性、反应速度以及稳定性进行了综合分析。利用一系列真实场景下的视频数据，以深度学习算法为核心的识别和分类模型展现出较高的精度和敏感性，能够准确识别出多种类型的异常行为和潜在风险。系统的反应速度测评结果表明，得益于优化的算法架构和硬件加速，系统能够在毫秒级时间内发出预警，实现对危险行为的实时响应。在长时间运行测试中，系统展示出良好的稳定性与可持续性，未出现明显性能衰退或误报情况。这表明该系统在提高电厂高风险作业场景的安全性方面具有显著优势，为电厂的安全管理提供了有效技术支持，展现出了广泛的应用价值和前景。实验结果验证了该系统在电力行业安全生产中的应用可行性，为未来进一步的研究和优化提供了坚实基础。

结束语

本次研究设计并实现了一种基于人工智能的智慧化电厂高风险作业视频实时监测与预警系统。利用深度学习等先进技术，对电厂高风险作业视频进行实时采集、识别、分类，能自动化地发现异常行为，预测风险，达到了快速响应和高准确度的效果。通过实验验证，该系统有效提高了风险预警的准确性和反应速度，显著地提高了电厂的安全生产水平。该研究提供的技术路径未来可广泛应用于电力产业的安全管理中，具有极大的研究价值和实际意义。尽管获得了良好的效果，但是我们仍然看到该系统在复杂场景和更多类型的高风险操作监控上存在一定的挑战，需要进一步研究解决。

参考文献

[1]庞理声，刘勖钊，李典霖，梁静蕾，邹昊，任智飞.智能视频分析技术在电厂高风险作业面应用研究[J].电气技术与经济，2023，（06）：43-45.

[2]张传俊，张春芳，李艳华，朱炼.基于人工智能的故障预警系统研究[J].兰州文理学院学报：自然科学版，2020，34（04）：52-56.

[3]姜志锋.基于人工智能的电站监测预警系统设计[J].工业控制计算机，2023，36（05）：125-126.