丁銀梅

摘 ?要：基于視覺感知與空間定位融合技術(shù)的變電站作業(yè)現(xiàn)場安全管控系統(tǒng)的研究，主要是在目前智能化變電站輔助系統(tǒng)綜合監(jiān)控平臺的基礎(chǔ)上，通過對視覺感知與空間定位融合技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)對進(jìn)入變電站到處變電站整個過程的全方位實時監(jiān)控，有效的保證人員安全。

關(guān)鍵詞：UWB技術(shù);視覺感知技術(shù);空間定位技術(shù);智能變電站

中圖分類號：TM63 ???文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A?????文章編號：1671-2064（2019）17-0000-00

0 引言

變電站作為電網(wǎng)樞紐，在電力系統(tǒng)中有著重要的地位和作用，實現(xiàn)變電站的無人值守運行是當(dāng)今電力系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。為保障變電站的正常運行，對變電站的日常運維不可避免。另一方面，隨著電網(wǎng)的高速發(fā)展，變電站的新建和擴(kuò)建也越來越多。如何保證在變電站內(nèi)作業(yè)及運維人員的人身安全和變電站設(shè)備安全成了一個日益突出的問題。

1 國內(nèi)外研究水平的現(xiàn)狀

目前國內(nèi)變電站已經(jīng)建設(shè)的變電站輔助綜合監(jiān)控系統(tǒng)主要從變電站的安全出發(fā)，用于安防、消防、環(huán)境的監(jiān)視;或從運檢、調(diào)度的需求出發(fā)，實現(xiàn)對變電站一次設(shè)備的監(jiān)視及冷備用遙控操作視頻聯(lián)動等，還未實現(xiàn)對變電站內(nèi)作業(yè)的安全管控功能。

另外在變電站人員定位方面，在變電站上采用較多的是藍(lán)牙定位、紅外線定位、RFID射頻技術(shù)等方案。通過上述技術(shù)方案分析，可知道這些技術(shù)最大的缺陷是在定位精度上不精確。限于變電站對高壓帶電設(shè)備安全距離的考慮，這些技術(shù)方案都不能很好的滿足電力對人員作業(yè)高精確度的定位需求。我們此次將才用高精度的UWB技術(shù)進(jìn)行人員定位。另外，隨著視覺感知技術(shù)和人員定位技術(shù)的快速發(fā)展和常熟，國內(nèi)外學(xué)者也在做將這方面的技術(shù)應(yīng)用變電站的研究。

完善現(xiàn)有智能變電站輔助系統(tǒng)綜合監(jiān)控平臺，將基于深度學(xué)習(xí)的視覺感知技術(shù)和基于UWB的人員定位技術(shù)相結(jié)合，應(yīng)該到變電站現(xiàn)場作業(yè)安全風(fēng)險管控和違章行為智能預(yù)警等方面，來避免人員安全事故和提高工作效率。

2 主要研究內(nèi)容

目前智能變電站輔助系統(tǒng)綜合監(jiān)控平臺在日常運營中獲取了大量的視頻圖像數(shù)據(jù)。這些大量的原始數(shù)據(jù)還沒有經(jīng)過充分的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，運維人員被動的淹沒在海量的數(shù)據(jù)中。在監(jiān)控中心，上千路圖像在大屏幕上輪詢顯示，視頻圖像完全依靠人工肉眼去發(fā)現(xiàn)變電站現(xiàn)場作業(yè)的違章行。另，常態(tài)檢修監(jiān)視和非常態(tài)安全事件也完全依靠人工發(fā)現(xiàn)，工作強(qiáng)度大，工作效率低。通過基于深度學(xué)習(xí)的視覺感知技術(shù)的應(yīng)用，在海量的數(shù)據(jù)信息中提取出現(xiàn)場作業(yè)的違章行為，并通過計算機(jī)系統(tǒng)智能判斷出作業(yè)安全風(fēng)險，就顯得非常迫切和重要。

變電站作業(yè)現(xiàn)場安全管控系統(tǒng)是在普通視頻監(jiān)控的基礎(chǔ)上，補(bǔ)充必要的信息設(shè)備，利用視覺感知和空間定位融合技術(shù)實現(xiàn)對變電站內(nèi)作業(yè)人員的全方位實時監(jiān)控，有效保證作業(yè)安全。主要的研究內(nèi)容包括：

（1）研究基于深度學(xué)習(xí)的視覺感知技術(shù)。利用變電站現(xiàn)有的攝像機(jī)采集變電站內(nèi)實時視頻，研究通過基于深度學(xué)習(xí)的視覺感知技術(shù)，實現(xiàn)對未戴安全帽、未穿紅馬甲、違章登高等典型的作業(yè)違章現(xiàn)象進(jìn)行自動識別。

（2）研究UWB人員定位技術(shù)在變電站的智能化應(yīng)用。研究UWB（無載波通信技術(shù)）人員定位技術(shù)，實現(xiàn)對變電站內(nèi)作業(yè)人員靠近高壓帶電設(shè)備，或進(jìn)入非作業(yè)帶電區(qū)域主動預(yù)警。同時實現(xiàn)作業(yè)人員在變電站內(nèi)行動軌跡的實時監(jiān)控，對可能出現(xiàn)的違章進(jìn)行預(yù)警。

（3）研究視覺感知和空間定位技術(shù)的融合技術(shù)。研究視覺感知和空間定位技術(shù)的融合技術(shù)，實現(xiàn)更精確的定位和更準(zhǔn)確的行為判別，從而更加有效的保證作業(yè)安全。

（4）研究視頻圖像車牌識別、人臉識別、人員抓拍等技術(shù)在變電站的智能化應(yīng)用。研究視頻圖像車牌識別、人臉識別、人員抓拍等技術(shù)及遠(yuǎn)程控制變電站大門技術(shù)，實現(xiàn)進(jìn)出變電站人員抓拍及車牌識別功能，進(jìn)一步實現(xiàn)通過進(jìn)站人臉識別或車牌識別判斷有權(quán)限人員和車輛自動開啟變電站大門功能，從而實現(xiàn)從進(jìn)入變電站大門開始到出變電站大門整個過程的安全管控。

通過以上內(nèi)容的研究，本文設(shè)計的變電站作業(yè)現(xiàn)場安全管控系統(tǒng)可以達(dá)到下列技術(shù)指標(biāo)：1）視頻的分辨率為1080P，幀率為25幀/秒，碼流率為4Mb/s。2）人臉識別在10人范圍內(nèi)，1秒內(nèi)識別出來。3）通過視頻識別進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計，在100人范圍內(nèi)，2秒內(nèi)統(tǒng)計完成。4）UWB定位，工作溫度-20～70℃，覆蓋范圍50m，定位精度0.1米。5）車牌識別準(zhǔn)確率白天≥99.8%，晚上≥99.6%，適應(yīng)車速0-80公里/小時，最佳拍攝范圍3-10米。

3 關(guān)鍵技術(shù)及難點

3.1 基于深度學(xué)習(xí)的視覺感知技術(shù)

對視頻圖像的智能分析技術(shù)，特別是對人行為分析技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用，譬如：人臉識別、人數(shù)統(tǒng)計、越界、進(jìn)入等。本項目擬采用基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別技術(shù)，實現(xiàn)對人員未戴安全帽、未穿紅馬甲等違章行為的識別分析;采用運動跟蹤及識別技術(shù)，實現(xiàn)對人員的運動行為進(jìn)行分析，進(jìn)而實現(xiàn)對人員登高作業(yè)等違章行為的識別分析。

雙目視覺實際上是基于兩路視頻的視差，就是左眼與右眼對于同一個目標(biāo)所形成的圖像像素點的差異，像素點的差異通過基線，就是兩個攝像頭之間的間距關(guān)系?；€的距離，視差加上焦距，就可以換算出來你與我之間的距離，實際上就是一個三角關(guān)系。

基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別技術(shù)，主要對變電站作業(yè)現(xiàn)場內(nèi)的人員運動行為進(jìn)行跟蹤、識別以及分析，以減少違章違規(guī)行為，實現(xiàn)現(xiàn)場的安全管控。變電站作業(yè)現(xiàn)場內(nèi)的人員運動行為，主要是人員未戴安全帽和未穿紅馬甲行為。如圖1所示，在整個檢測過程中，先對區(qū)域內(nèi)的人員進(jìn)行整體建模，再對未戴安全帽和未穿紅馬甲行為進(jìn)行檢測。