一种在电网作业中用于辅助安全管理的装置及方法与流程

技术特征：
1.一种在电网作业中用于辅助安全管理的装置，其特征在于：包括四个程序模块，获得标注视频图像模块，用于处理器将获得的视频图像与危险区结合并获得标注视频图像；获得人员信息模块，用于处理器通过yolov5目标识别算法对标注视频图像进行帧图像抽取，识别并获得人员图像和人员信息，人员信息包括人员的位置信息和图像信息；判断人员是否正确着装模块，用于处理器基于人员的图像信息通过二分类算法获知人员正确着装或者人员非正常着装，若人员非正常着装，生成第一告警信息并对外发送，执行获得标注视频图像模块；若人员正确着装，执行判断人员是否进入危险区模块；判断人员是否进入危险区模块，用于处理器将人员的位置信息与危险区进行比对，获知人员接近危险区、人员进入危险区或者人员未进入危险区，若人员接近危险区或者人员进入危险区，生成第二告警信息并对外发送，执行获得标注视频图像模块；若人员未进入危险区，执行获得标注视频图像模块。2.根据权利要求1所述的一种在电网作业中用于辅助安全管理的装置，其特征在于：还包括摄像头和处理器以及获得危险区模块，所述摄像头与处理器连接并通信，获得危险区模块，用于摄像头获得现场的视频图像并发送至处理器，处理器接收到视频图像，允许操作人员根据需要通过处理器在视频图像上标注危险区并获得危险区。3.根据权利要求2所述的一种在电网作业中用于辅助安全管理的装置，其特征在于：在获得危险区模块中，危险区的形状为多边形，如没有危险区，则不标注，危险区为空。4.根据权利要求1所述的一种在电网作业中用于辅助安全管理的装置，其特征在于：在获得标注视频图像模块中，标注视频图像包括有标注危险区的视频图像和没有标注危险区的视频图像，有标注危险区的视频图像为含有危险区区域范围信息的视频图像；在获得人员信息模块中，yolov5目标识别算法为卷积神经网络，处理器通过yolov5目标识别算法对标注视频图像进行帧图像抽取并获得帧图像，从帧图像中提取人员图像，根据人员图像识别并获得人员信息，人员的位置信息包括人员图像的中心像素坐标数据和人员图像的边长数据，人员的图像信息是根据人员的位置信息从帧图像中截取出的矩形图像。5.根据权利要求1所述的一种在电网作业中用于辅助安全管理的装置，其特征在于：在判断人员是否正确着装模块中，处理器通过二分类算法对人员的图像信息分类获得两类图像，第一类图像为人员正确着装的图像，第二类图像为人员非正常着装的图像，处理器获得第一类图像即获知人员正确着装，处理器获得第二类图像即获知人员非正常着装，人员正确着装是指人员正确佩戴安全帽且着装工作服，人员非正常着装是指人员没有佩戴安全帽或者没有着装工作服。6.根据权利要求1所述的一种在电网作业中用于辅助安全管理的装置，其特征在于：在判断人员是否进入危险区模块中，处理器根据人员图像的中心像素坐标数据和人员图像的边长数据计算并获得矩形框的边缘坐标集合，将矩形框的边缘坐标集合中的所有点坐标与危险区的点坐标范围进行对比，当矩形框的边缘坐标集合中的点坐标位于危险区的点坐标范围内，获知人员进入危险区，当矩形框的边缘坐标集合中的全部点坐标均位于危险区的点坐标范围外，获知人员未进入危险区；处理器根据人员图像的中心像素坐标数据和人员图像的边长数据计算并获得中心像素坐标到矩形图像的一个角的距离，将该距离作为阈值，计算当前帧危险区的每个像素点与人员图像的中心像素坐标之间的距离，获得该距离的最小值，当该最小值有变小的趋势且小于阈值时，获知人员接近危险区。
7.一种在电网作业中用于辅助安全管理的方法，其特征在于：基于摄像头和处理器，所述摄像头与处理器连接并通信，包括如下步骤，s1获得危险区，摄像头获得现场的视频图像并发送至处理器，处理器接收到视频图像，允许操作人员根据需要通过处理器在视频图像上标注危险区并获得危险区；s2获得标注视频图像，处理器将获得的视频图像与危险区结合并获得标注视频图像；s3获得人员信息，处理器通过yolov5目标识别算法对标注视频图像进行帧图像抽取，识别并获得人员图像和人员信息，人员信息包括人员的位置信息和图像信息；s4判断人员是否正确着装，处理器基于人员的图像信息通过二分类算法获知人员正确着装或者人员非正常着装，若人员非正常着装，处理器生成第一告警信息并对外发送，执行步骤s2，若人员正确着装，执行步骤s5；s5判断人员是否进入危险区，处理器将人员的位置信息与危险区进行比对，获知人员接近危险区、人员进入危险区或者人员未进入危险区，若人员接近危险区或者人员进入危险区，处理器生成第二告警信息并对外发送，执行步骤s2，若人员未进入危险区，执行步骤s2。8.根据权利要求7所述的一种在电网作业中用于辅助安全管理的方法，其特征在于：在步骤s1中，危险区的形状为多边形，如没有危险区，则不标注，危险区为空；在步骤s2中，标注视频图像包括有标注危险区的视频图像和没有标注危险区的视频图像，有标注危险区的视频图像为含有危险区区域范围信息的视频图像；在步骤s3中，yolov5目标识别算法为卷积神经网络，处理器通过yolov5目标识别算法对标注视频图像进行帧图像抽取并获得帧图像，从帧图像中提取人员图像，根据人员图像识别并获得人员信息，人员的位置信息包括人员图像的中心像素坐标数据和人员图像的边长数据，人员的图像信息是根据人员的位置信息从帧图像中截取出的矩形图像；在步骤s4中，处理器通过二分类算法对人员的图像信息分类获得两类图像，第一类图像为人员正确着装的图像，第二类图像为人员非正常着装的图像，处理器获得第一类图像即获知人员正确着装，处理器获得第二类图像即获知人员非正常着装，人员正确着装是指人员正确佩戴安全帽且着装工作服，人员非正常着装是指人员没有佩戴安全帽或者没有着装工作服；在步骤s5中，处理器根据人员图像的中心像素坐标数据和人员图像的边长数据计算并获得矩形框的边缘坐标集合，将矩形框的边缘坐标集合中的所有点坐标与危险区的点坐标范围进行对比，当矩形框的边缘坐标集合中的点坐标位于危险区的点坐标范围内，获知人员进入危险区，当矩形框的边缘坐标集合中的全部点坐标均位于危险区的点坐标范围外，获知人员未进入危险区，处理器根据人员图像的中心像素坐标数据和人员图像的边长数据计算并获得中心像素坐标到矩形图像的一个角的距离，将该距离作为阈值，计算当前帧危险区的每个像素点与人员图像的中心像素坐标之间的距离，获得该距离的最小值，当该最小值有变小的趋势且小于阈值时，获知人员接近危险区。9.一种在电网作业中用于辅助安全管理的装置，其特征在于：包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序包括获得标注视频图像模块、获得人员信息模块、判断人员是否正确着装模块和判断人员是否进入危险区模块共四个程序模块，所述处理器执行计算机程序时实现权利要求7中相应的步骤。10.一种在电网作业中用于辅助安全管理的装置，其特征在于：为计算机可读存储介
质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括获得标注视频图像模块、获得人员信息模块、判断人员是否正确着装模块和判断人员是否进入危险区模块共四个程序模块，计算机程序被处理器执行时实现权利要求7中相应的步骤。

技术总结
本发明公开了一种在电网作业中用于辅助安全管理的装置及方法，涉及电力安全管理技术领域；装置包括获得标注视频图像模块、获得人员信息模块、判断人员是否正确着装模块和判断人员是否进入危险区模块共四个程序模块，方法包括S1获得危险区、S2获得标注视频图像、S3获得人员信息、S4判断人员是否正确着装和S5判断人员是否进入危险区；其通过上述程序模块或者相应的方法步骤，节约了感应器的设备成本以及相应的施工成本和施工时间，改进的技术方案实施效率较高，高效率地发现与人员相关的安全隐患，实现在配网作业中安全管理成本较低、效率较高且效果较好。较高且效果较好。较高且效果较好。


技术研发人员：张郁 庞成鑫 施锦月 张军 苑波 刘玉峰 刘保安 王东亮 黄墀志 张冬冬
受保护的技术使用者：国电南瑞南京控制系统有限公司 国家电网有限公司
技术研发日：2021.10.21
技术公布日：2022/3/4