电力作业现场智能安全监督研究与应用

权杰; 李富祥; 常政威; 丁宣文; 杜春忠

doi:10.16527/j.issn.1003-6954.20230512

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电力作业现场智能安全监督研究与应用

安全专栏 | 更新时间：2026-02-13

- 电力作业现场智能安全监督研究与应用
- 电力作业现场智能安全监督研究与应用
- 四川电力技术 2023年第5期页码：75-80
- 作者机构：
  
  1. 国网四川省电力公司
  2. 国网四川省电力公司电力科学研究院
  3. 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  四川省自然科学基金资助项目（2023NSFSC1987）
- DOI：10.16527/j.issn.1003-6954.20230512
  中图分类号： TM08
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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权杰, 李富祥, 常政威, 等. 电力作业现场智能安全监督研究与应用[J]. 四川电力技术, 2023,(5):75-80.

权杰, 李富祥, 常政威, et al. 电力作业现场智能安全监督研究与应用[J]. 2023, (5): 75-80.
权杰, 李富祥, 常政威, 等. 电力作业现场智能安全监督研究与应用[J]. 四川电力技术, 2023,(5):75-80. DOI： 10.16527/j.issn.1003-6954.20230512.

权杰, 李富祥, 常政威, et al. 电力作业现场智能安全监督研究与应用[J]. 2023, (5): 75-80. DOI： 10.16527/j.issn.1003-6954.20230512.

摘要

针对目前电力作业现场安全监督过度依赖于人工、自动化智能化程度低，从智能安全监督的监督内容、方法以及监督算法上展开研究，并基于深度感知摄像头、图像识别、机器学习等技术，实现了对作业现场人员安全生产行为的实时监视和智能预警，能大幅提高作业现场安全管控的自动化与智能化水平以及对作业现场行为违章的威慑力，其研究成果在多个变电站、换流站以及实验室等典型作业场景下得到成功应用，显著提升了作业现场安全生产水平。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于HOG特征和SVM分类器的红外图像智能检测与分类方法[J]. 宋敏敏;周泽亚;邱燕;宋朋;姚莉.红外,2022(04)

基于X射线图像的LED芯片邦定线断裂缺陷的自动检测方法研究[J]. 王言;卢军.计算机时代,2021(01)

基于机器学习和图像识别的电力作业现场安全监督方法[J]. 常政威;彭倩;陈缨.中国电力,2020(04)

基于Mean Shift的运动目标跟踪方法研究[D]. 石雪楠.东北电力大学,2018(08)

巡逻机器人中的行人检测技术研究[D]. 侯杰.重庆邮电大学,2017(04)

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