基于KanBIM和物聯(lián)網(wǎng)的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法分析

國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司徐州供電分公司 魏 東

1 引言

隨著社會(huì)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，電力工程在我國(guó)的經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)生活中扮演著重要角色。由于電力工程現(xiàn)場(chǎng)的復(fù)雜性和危險(xiǎn)性，安全管理一直是一個(gè)極為嚴(yán)峻的問(wèn)題，為了提高電力工程現(xiàn)場(chǎng)的安全性和管理效率，采用先進(jìn)的技術(shù)手段進(jìn)行管理和監(jiān)控已成為必然的趨勢(shì)。

2 KanBIM 與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

為了保障電力設(shè)備的安全和穩(wěn)定運(yùn)行，需要運(yùn)用多種技術(shù)手段對(duì)電力工程進(jìn)行管理和優(yōu)化。本文提出的基于KanBIM 和物聯(lián)網(wǎng)的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法，涉及了多種技術(shù)和方法，將分別介紹KanBIM 技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景。

2.1 KanBIM 技術(shù)及其應(yīng)用

KanBIM 技術(shù)是一種基于建筑信息模型（BIM）的協(xié)作平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)多方之間的協(xié)同設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)共享[1]。在電力工程中，KanBIM 技術(shù)可以用于電力設(shè)備的三維建模和協(xié)同設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備的管理和維護(hù)。KanBIM 技術(shù)可以將電力設(shè)備的三維模型與相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備的維護(hù)和管理。同時(shí)，KanBIM 技術(shù)還可以與其他技術(shù)相結(jié)合，如人工智能、大數(shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備的自動(dòng)化管理和優(yōu)化[2]。

2.2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及其應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是一種將物理設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間互相通信和協(xié)作的技術(shù)。在電力工程中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以用于電力設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程控制，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備的智能化管理和優(yōu)化。通過(guò)將感知設(shè)備和傳感器與互聯(lián)網(wǎng)相連接，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)收集和傳輸，對(duì)電力設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)還可以與其他技術(shù)相結(jié)合，如云計(jì)算、區(qū)塊鏈等，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備的更加高效和安全的管理。

2.3 電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法

電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法是指通過(guò)技術(shù)手段，對(duì)電力工程現(xiàn)場(chǎng)施工人員的行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和識(shí)別，以保障施工人員的安全。目前，常用的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法有基于視頻圖像處理技術(shù)、基于傳感器技術(shù)和基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)等?；谝曨l圖像處理技術(shù)的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法，通過(guò)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)施工人員的視頻圖像進(jìn)行分析和處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)施工人員的行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)和識(shí)別。基于傳感器技術(shù)的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法，通過(guò)在電力工程現(xiàn)場(chǎng)布置傳感器，實(shí)現(xiàn)對(duì)施工人員的行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)和識(shí)別?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法，通過(guò)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)施工人員的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)施工人員的行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)和識(shí)別。本文提出的基于KanBIM 和物聯(lián)網(wǎng)的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法，通過(guò)結(jié)合KanBIM 技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電力工程現(xiàn)場(chǎng)施工人員的行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和識(shí)別，具有較高的實(shí)用價(jià)值[3]。

3 基于KanBIM 和物聯(lián)網(wǎng)的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法設(shè)計(jì)

本文所提出的基于KanBIM 和物聯(lián)網(wǎng)的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法，采用了分布式系統(tǒng)架構(gòu)，包括安全監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)和行為識(shí)別子系統(tǒng)等5個(gè)子系統(tǒng)。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，采集電力工程現(xiàn)場(chǎng)的傳感器數(shù)據(jù)，包括高清攝像頭數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、濕度數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)負(fù)責(zé)將采集到的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和行為識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)施工人員的行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和識(shí)別，最后將識(shí)別結(jié)果反饋至安全監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)，通過(guò)KanBIM技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)施工人員的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和管理。

3.1 設(shè)計(jì)思路

所提出的基于KanBIM 和物聯(lián)網(wǎng)的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法結(jié)合了建筑信息模型管理技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集技術(shù)和數(shù)據(jù)處理算法。通過(guò)Kan-BIM 技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑信息模型的在線協(xié)同管理和任務(wù)分配，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以采集電力工程現(xiàn)場(chǎng)人員、設(shè)備、環(huán)境等信息，數(shù)據(jù)處理算法可以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和判斷，以實(shí)現(xiàn)對(duì)電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為的識(shí)別和管理[4]。

3.2 系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)

3.2.1 建筑信息模型管理模塊

建筑信息模型管理模塊（Building Information Model，BIM）是整個(gè)系統(tǒng)的核心模塊，負(fù)責(zé)對(duì)電力工程現(xiàn)場(chǎng)的建筑信息模型進(jìn)行管理和維護(hù)。該模塊采用BIM 技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑信息模型的可視化管理和協(xié)同編輯，方便多人協(xié)同作業(yè)。BIM是一種基于Web 的建筑信息模型管理系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)建筑信息模型的可視化管理和協(xié)同編輯，并且可以在不同的設(shè)備和平臺(tái)上進(jìn)行訪問(wèn)和編輯。該模塊還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑信息模型的數(shù)據(jù)分析和可視化展示，如可以用來(lái)記錄建筑物各個(gè)細(xì)節(jié)，像墻壁、屋頂、樓梯等，同時(shí)還可以將電力設(shè)備與建筑物對(duì)應(yīng)起來(lái)，從而方便跟蹤監(jiān)測(cè)。該模塊可以通過(guò)軟件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)，如Autodesk BIM 360等。BIM 可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電力工程現(xiàn)場(chǎng)的建筑信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和管理，提高電力工程現(xiàn)場(chǎng)的安全性和效率。

3.2.2 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集模塊

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集模塊（Internet of Things Data Collection Module，ITM）主要負(fù)責(zé)采集電力工程現(xiàn)場(chǎng)的傳感器數(shù)據(jù)，包括高清攝像頭數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、濕度數(shù)據(jù)等。ITM 采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將各種傳感器和設(shè)備通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行連接和管理，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理世界的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制。ITM可以將采集到的傳感器數(shù)據(jù)上傳到云端或本地服務(wù)器，以供后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析。同時(shí)，該模塊還可以對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和存儲(chǔ)，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理。ITM 可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電力工程現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制，從而提高電力工程現(xiàn)場(chǎng)的安全性和效率。在電力工程現(xiàn)場(chǎng)中，可以使用各種傳感器來(lái)監(jiān)測(cè)環(huán)境、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和人員行為等信息。如溫度傳感器可以監(jiān)測(cè)電力設(shè)備的溫度情況，煙霧傳感器可以監(jiān)測(cè)電力設(shè)備周?chē)臒熿F情況，視頻監(jiān)控?cái)z像頭可以監(jiān)測(cè)工作人員的行為等。

3.2.3 數(shù)據(jù)處理和算法模塊

數(shù)據(jù)處理和算法模塊（Data Processing And Algorithm Module，DAM）是整個(gè)系統(tǒng)的核心模塊之一，主要負(fù)責(zé)對(duì)采集到的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和行為識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)施工人員的行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和識(shí)別。具體需要對(duì)采集到的圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，然后利用分類(lèi)算法對(duì)工作人員的安全行為進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。

在預(yù)處理方面，可以進(jìn)行圖像去噪、圖像增強(qiáng)、灰度處理等操作，以便提高圖像質(zhì)量和提取更有用的特征。在特征提取方面，可以使用常見(jiàn)的圖像特征提取算法，如Haar 特征、HOG 特征、LBP特征等。在分類(lèi)算法方面，可以使用各種機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)電力工程現(xiàn)場(chǎng)的安全行為識(shí)別。如可以使用支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）、隨機(jī)森林（Random Forest）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）等算法來(lái)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)和識(shí)別。通過(guò)該模塊能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電力工程現(xiàn)場(chǎng)的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)和管理，從而提高安全性和穩(wěn)定性。

3.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)流程

安全識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 安全識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

在任務(wù)管理階段，首先由管理員通過(guò)KanBIM系統(tǒng)發(fā)布任務(wù)并將任務(wù)分配給相應(yīng)的人員。經(jīng)過(guò)任務(wù)的確認(rèn)和接受，相關(guān)人員開(kāi)始在電力工程現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行工作。同時(shí)，由物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備定期采集數(shù)據(jù)并將其上傳至云端或本地服務(wù)器。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、聚類(lèi)和預(yù)測(cè)等操作，識(shí)別出電力工程現(xiàn)場(chǎng)的安全行為。

4 試驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1 試驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)

本文在試驗(yàn)中采用了基于KanBIM 和物聯(lián)網(wǎng)的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法。試驗(yàn)環(huán)境為某電力工程現(xiàn)場(chǎng)，使用了多種傳感器和監(jiān)控設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。采集到的數(shù)據(jù)包括環(huán)境數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和人員行為數(shù)據(jù)等。采集到的數(shù)據(jù)被上傳至云端服務(wù)器進(jìn)行處理和分析。

4.2 安全行為識(shí)別試驗(yàn)結(jié)果分析

采用支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（Random Forest）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）三種分類(lèi)算法對(duì)電力工程現(xiàn)場(chǎng)的安全行為進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。在試驗(yàn)過(guò)程中，針對(duì)電力工程現(xiàn)場(chǎng)涉及的7種安全行為進(jìn)行了分類(lèi)和識(shí)別，包括佩戴安全帽、穿著安全鞋、佩戴防護(hù)手套、使用安全帶、使用絕緣工具、使用梯子和使用防護(hù)眼鏡。試驗(yàn)數(shù)據(jù)共涉及20個(gè)場(chǎng)景，每個(gè)場(chǎng)景持續(xù)時(shí)間10min。采用K 折交叉驗(yàn)證的方法，將20個(gè)場(chǎng)景隨機(jī)分成了10份，其中9份用于訓(xùn)練，1份用于測(cè)試，這一過(guò)程重復(fù)了10次。

使用三種分類(lèi)算法SVM、Random Forest 和CNN 進(jìn)行比對(duì)，并使用LBP、Haar 和HOG 三種特征提取算法進(jìn)行了試驗(yàn)。具體試驗(yàn)結(jié)果詳見(jiàn)表1。

表1 特征提取算法進(jìn)行了試驗(yàn)結(jié)果

從表中可以看出，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合LBP 特征提取算法的效果最優(yōu)，準(zhǔn)確率達(dá)到了91.2%，隨機(jī)森林和SVM 的效果稍差。同時(shí)，在特征提取算法方面，LBP 的效果最佳，其次是Haar 和HOG。還對(duì)不同場(chǎng)景下的分類(lèi)效果進(jìn)行了分析。試驗(yàn)結(jié)果表明，各種算法的分類(lèi)效果存在差異，但總體上均能夠達(dá)到較高的準(zhǔn)確率，說(shuō)明所提出的方法在電力工程現(xiàn)場(chǎng)的安全行為識(shí)別方面具有良好的適應(yīng)性和可行性。

基于KanBIM 和物聯(lián)網(wǎng)的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法能夠有效地對(duì)電力工程現(xiàn)場(chǎng)的安全行為進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別，具備較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。該方法還具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和擴(kuò)展性，可為電力工程現(xiàn)場(chǎng)等復(fù)雜環(huán)境下的安全監(jiān)管提供重要參考。

4.3 系統(tǒng)性能評(píng)估

基于KanBIM 和物聯(lián)網(wǎng)的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法的系統(tǒng)性能進(jìn)行了評(píng)估。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠?qū)﹄娏こ态F(xiàn)場(chǎng)的安全行為進(jìn)行高效準(zhǔn)確的識(shí)別，其準(zhǔn)確率達(dá)到了90.3%。

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于KanBIM 和物聯(lián)網(wǎng)的電力工程現(xiàn)場(chǎng)安全行為識(shí)別方法，該方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)電力工程現(xiàn)場(chǎng)施工人員的行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和識(shí)別。通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證，該方法可以準(zhǔn)確地對(duì)電力工程現(xiàn)場(chǎng)施工人員的安全行為進(jìn)行識(shí)別，具有一定的實(shí)用價(jià)值。未來(lái)，可以進(jìn)一步完善該方法的算法和工程實(shí)現(xiàn)，提高其識(shí)別精度和實(shí)用性，推廣應(yīng)用到更多的電力工程現(xiàn)場(chǎng)中，為保障施工人員的安全提供更加有效的技術(shù)手段。