基于视觉识别技术的电力行业人员违章检测系统

摘要：为解决电力行业违章行为监控中实时性与智能化不足的问题，文章提出了一种基于视觉识别技术的违章检测系统。该系统采用深度神经网络和视频分析方法，对未佩戴安全帽、违规吸烟、高危单人作业等典型行为进行精准识别与实时预警，同时通过分布式计算实现多路视频高效处理。实验验证表明，系统在提升现场监控效率和降低安全事故风险方面具有显著成效。

关键词：视觉识别；电力行业；违章检测；深度学习；视频监控

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）06-0109-05开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0 引言

电力行业的持续发展使安全生产问题成为影响企业效益和社会稳定的核心议题[1]。高空作业、动火操作等场景具有较高的风险，一旦发生违章行为，可能导致人员伤亡、设备损坏，甚至引发大范围电力事故，对企业和社会均构成严重威胁。因此，确保作业行为的规范性已成为电力行业安全管理的重要任务。然而，传统依赖人工巡检的安全管理方式存在效率低、覆盖范围有限、隐患发现不及时等问题，难以满足现代化电力生产的需求[2]。

近年来，人工智能技术，尤其是基于深度神经网络的视觉识别技术，在智能监控领域得到了广泛应用[3]。通过实时监测与分析人员行为，智能视觉技术可显著提升违章行为检测的效率，并实现隐患的快速预警[4]。但在电力行业的实际应用中，仍面临诸多挑战，如作业场景复杂多样、光照条件和设备性能差异影响识别准确性、违章行为种类繁多且模式复杂对算法提出较高要求，以及多摄像头环境下海量视频数据的实时处理难题[5]。

针对上述问题，本文提出了一种基于视觉识别技术的电力行业违章检测系统。该系统利用现有视频监控设备，结合深度学习技术，能够实时识别未佩戴安全帽、违规吸烟等典型违章行为，并实现精准告警。实验结果表明，该系统显著提高了监控效率，降低了安全事故风险，为电力行业的智能化安全管理提供了重要的技术支持。

1 系统总体架构

1.1 系统设计目标

为满足电力行业对人员和设备安全的全面需求，基于人工智能、深度学习和大数据技术，构建一套高效、精准、灵活的智能违章行为识别系统，结合现有监控硬件资源，实现以下目标：

1.1.1 兼容性与灵活性

支持多品牌摄像头（海康威视、大华等）、多种视频流协议（RTSP、HTTP、RTMP 等）及压缩编码格式（H.264、H.265、MJPEG 等），实现设备资源的最大化利用。

1.1.2 实时分析与精准识别

利用行为识别和深度学习技术，实时分析多路视频流，检测未佩戴安全帽、抽烟、高危作业、火焰等违章行为，识别率超过90%。

1.1.3 智能预警与闭环管理

提供实时告警，根据事件危害程度推送多级通知，实现发现、整改和跟踪的闭环管理。

1.1.4 构建三级集中式监控体系

基于智能视频分析技术，搭建集团公司、子公司、生产单位的三级监控体系，全面实现厂区安全管控。

1.2 系统架构设计

1.2.1 总体架构

系统总体架构采用模块化分层设计，包括数据采集层、数据处理与分析层、告警与管理层3个核心模块，构成实时视频分析的安全预警闭环。平台架构如图1所示。

1.2.1.1 数据采集层

通过厂区内现有监控设备，实现多视频流协议，确保数据集的灵活性和多样性。

1.2.1.2 数据处理与分析层

利用深度学习算法和分布式计算框架，系统对采集的视频数据进行实时处理与分析，包括人体关键点检测、行为特征提取和违章行为识别。分布式计算的使用保证了高效的数据处理能力。

1.2.1.3 告警与管理层

基于识别结果提供多层次告警机制，支持Web端与移动端访问。平台结合可视化功能实现违章行为的闭环管理，从事件发现、整改到追踪。

1.2.2 视频深度分析工程机

平台的核心是视频深度分析工程机，融合了高性能GPU计算和分布式计算架构，集成模型训练、实时监测、事件预警和管理功能于一体。每个工程机既可单独运行，也可作为分布式运算节点，工程机架构如图2所示。

1.2.3 技术架构设计

技术须架构面向大规模视频流量处理和实时分析求，设计了4个层次，分别是数据源集成层、大数据处理层、AI自动分析层和应用系统层，如图3所示。

1.2.3.1 数据源集成层

负责接入和管理各类数据源，包括视频数据流和扩展的安全传感器数据，构建一个海量、高速、异构数据的输入通道。

1.2.3.2 大数据处理层

用于视频数据的预处理、存储和管理。通过分布式文件系统和内存架构，确保分析层能够快速获取所需数据，支持实时与历史数据的处理需求。

1.2.3.3 AI自动分析层

系统的核心分析层，结合深度学习技术和工业安全场景分析模型，对视频数据进行实时行为分析与事件检测。该层支持模型优化和动态更新，以提升识别效率和准确率。

1.2.3.4 应用系统层

提供人机交互界面，进行安全事件的查询、事件预警，支持Web与手机模式访问。

2 研究方法

2.1 深度学习模型设计

为了实现对电力行业人员违章行为的精准识别，本系统基于深度神经网络设计了一套多阶段的视觉识别算法，具体包括关键点检测、行为特征提取、违章行为识别和系统性能评价4个核心模块。

2.1.1 关键点检测

关键点检测是违章行为识别的基础任务，主要用于精确定位人体的关键部位（如头部、肩膀、手肘、膝盖等），如图4所示。系统采用了改进的DeepPose方法[6]，这是一种基于深度神经网络（DNN）的算法，能够有效捕捉人体在图像中的骨骼结构，并提供高精度的关键点坐标。

基于上述步骤，KNN提供了对行为特征的初步分类能力，而模板匹配通过特征向量的距离与阈值的对比，进一步提高了分类的准确性和鲁棒性。

在实际应用中，行为模板划分为两大类：正常行为模板和违章行为模板。其中，正常行为模板包括佩戴安全帽、正常行走、双人协作操作等，而违章行为模板则涵盖未佩戴安全帽、单人高空作业、违规吸烟等典型场景。

2.1.4 模型训练与参数设置

模型的训练基于收集的电力行业作业场景数据集。数据集涵盖了未佩戴安全帽、违规吸烟、未穿戴劳保服、高危单人作业等典型违章行为，包含约2 000 张图像，分为训练集（80%）、验证集（10%）和测试集（10%）。数据在训练前经过标准化处理，采用随机裁剪、翻转、旋转等数据增强方法，提升模型对复杂场景的适应能力。

在网络训练过程中，采用基于PyTorch的深度学习框架，选用ResNet-50作为主干网络。输入图像尺寸为256×256×3，优化器选择Adam，超参数设置为：学习率α=0.001，β₁=0.9和β2=0.99。为了提高模型的训练效果，采用了批量大小（Batch Size）为32的小批量随机梯度下降方法，训练过程中设置训练轮次（Ep⁃och）为50次。此外，采用了L2正则化和Dropout技术以减少过拟合，正则化系数设为0.000 5，Dropout比率设置为0.5。

2.1.5 系统性能评价

系统性能评价采用了3个主要指标，包括关键点检测准确率（PCK，Percentage of Correct Key points）、行为识别准确率（Accuracy）以及延迟时间（Latency）。

其中，PCK用于评估模型对人体关键点的检测精度，计算方式为检测正确的关键点数占总关键点数的百分比。行为识别准确率用于衡量系统对违章行为分类的正确率，定义为正确分类样本数占总样本数的比例，具体表达式如式（9）和式（10）所示：

此外，实时性也是系统的关键性能之一，因此延迟时间须控制在200 ms以下。

2.2 数据可视化与统计分析

系统通过多维度的视觉技术结合可视化设计，全面展示厂区内的安全态势，支持实时监控、告警定位，以及统计分析等功能，为电力行业安全管理提供了强有力的技术支撑。

首先，在劳保穿戴违规检测方面，系统通过重点区域摄像头覆盖厂区关键作业区，并结合可视化技术绘制检测区域边界，如图5（a）所示。用户可以灵活设置区域检测的时间段，选取厂区重点区域摄像头，绘制检测区域边界，在检测到未佩戴安全帽或未穿戴劳保服的行为时，系统会及时发出告警，实时显示违章行为的具体位置及相关信息。这种实时可视化功能确保了现场作业的安全管控。

针对厂区内的明火检测，系统通过智能分析，实时识别画面中出现的火焰信号，如图5（b）所示。通过重点区域摄像头的精准部署，当火情发生时，系统第一时间告警，并定位火情位置。结合可视化管理，火情告警信息被直接映射到电子地图中，优化出警路线规划，提升了事故处理的效率和准确性。

在人员违章检测方面，系统同样选取了重点区域的摄像头，精准识别未佩戴安全帽、抽烟等行为，如图5（c）所示。实时告警信息被传输到综合展示界面，结合事件的图片信息和位置坐标，提供了全面的违章行为追踪功能，便于安全管理人员快速响应。

此外，系统提供了一个综合的可视化展示平台，如图6所示，以多层次的交互界面整合了各种类型的告警事件。界面布局采用左、右、底部结构设计。其中，左上区域实时统计并展示系统中发生的劳保穿戴违规、烟火检测、陌生人检测等事件的数量；左中区域以滚动的方式实时更新高级事件信息，便于用户快速了解最新的动态；右侧区域实时显示告警摄像头捕获的告警事件图片，结合详细的告警描述信息，进一步提升了事件可视化的直观性；底部区域提供按时间维度（如当日、本周、本月）对事件类型进行统计分析的功能。通过趋势图、饼图等方式展示，便于用户从整体上把握安全事件的分布和变化趋势。

3 实验测试与结果分析

3.1 实验设置

为了验证违章检测系统在实际场景中的性能，本实验依据系统总体架构设计，针对数据采集层、数据处理与分析层以及告警与管理层分别进行测试与优化。

实验所用的数据集来源于实际电力厂区，涵盖了不同作业环境中的违章行为图像。数据集包含了标注有违章行为的5 000张图像，图像中涉及的违章行为包括未佩戴安全帽（40%）、未穿戴劳保服（30%）、抽烟行为（20%）以及动火作业（10%）。此外，数据集还包括多个摄像头从不同角度拍摄的图像，保证了数据的多样性和复杂性。

实验环境的搭建充分结合了系统总体架构中的关键模块设计，确保从数据采集到告警管理的完整链路能够得到全面验证。实验利用多品牌摄像头接入现场视频流，测试了系统在数据采集层的多协议兼容性与实时性。采集到的视频数据实时输入至数据处理与分析层，在高性能计算环境中进行处理。实验硬件配置包括搭载两块NVIDIA GeForce RTX 1080TiGPU的计算机，操作系统为Linux，配合2颗Intel XeonE5-2620v4（8核/2.1GHz）、64 GB DDR4内存及分布式存储架构，保障多路视频流在深度学习算法支持下的高效分析和处理能力。

3.2 测试结果分析

基于上述实验环境设置，分别从关键点检测准确率、行为识别准确率和延迟时间三个维度评估系统模型的性能，结果如表1～表3所示。

同时也对系统的延迟时间进行了测试，以评估系统在实际场景下的实时性。结果表明，系统在多路视频同时处理的情况下，检测延迟时间均控制在200 ms 以下，符合实时性要求。

从实验结果可以看出，不同违章行为的识别准确率存在一定差异。其中，“未佩戴安全帽”的准确率最高，这得益于样本数量多且特征明显，模型易于学习头部是否有安全帽的强特征。“未穿戴劳保服”次之，尽管样本数量较少，但劳保服的特征区域较大且清晰，检测相对稳定。“抽烟行为检测”准确率相对较低，由于涉及手部和口部动作，其特征较为分散，模型需依赖更多细节信息，增加了识别难度。“动火作业检测”准确率最低，这是因为场景背景复杂、工具多样化以及火焰等特征的光影变化，使检测任务更加具有挑战性。因此，准确率的差异主要由特征显著性、场景复杂性和样本分布共同决定。

4 结论与展望

本文设计并实现了一种基于视觉识别技术的电力行业人员违章检测系统，成功解决了传统人工监管效率低、成本高、漏检多的问题。系统通过深度学习和计算机视觉技术，结合人体关键点检测与行为分类算法，实现了未佩戴安全帽、未穿劳保服、抽烟等典型违章行为的精准识别。实验表明，系统在关键点检测准确率PCK上达到95%以上，行为识别准确率超过92%，延迟小于200 ms。研究成果显著提升了电力行业的安全监管效率，具有推动行业智能化发展的重要意义。

未来将重点优化系统在复杂场景下的适应能力，例如通过自适应算法和多样化训练数据增强对光照、遮挡等复杂环境的鲁棒性。同时，将研究模型轻量化设计，以支持边缘设备运行，降低部署成本。此外，检测范围将扩展至更多行为场景，如危险互动行为和设备异常操作，并探索多模态融合技术，进一步提升系统实用性和安全管理能力。