【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理領域，特別涉及電力施工安全管理方法、裝置、設備及介質。
技術介紹
1、電力施工是電力系統建設與維護的重要環節，它涵蓋了從發電站、變電站到輸電線路的全方位建設與維護工作。這一過程不僅涉及復雜的電氣安裝、調試，還包括土建施工、設備吊裝等多個專業領域。在電力施工安全管理領域，現有的技術手段已經取得了一定的成果。例如，通過安裝傳感器和監測設備，可以實時感知畫面或設備參數的變化，并通過無線通信技術將數據傳輸到監控中心，實現遠程監控。同時，利用數據分析與處理系統，可以對采集到的數據進行快速分析和判斷，及時發現異常情況。
2、然而，由于電力施工現場環境的復雜性以及施工行為的復雜性，現有的技術手段在識別危險行為或安全風險時很難做到精準判斷。例如施工現場地形地貌多樣，不同地形地貌的施工環境給安全監督帶來了很大的難度，且電力施工涉及高空作業、電力設備操作、施工材料搬運等多個環節，每個環節都可能存在安全隱患。這些安全隱患的識別需要豐富的專業知識和實踐經驗，如果依賴神經網絡模型進行訓練的識別，需要龐大的訓練數據和極高的算力要求，現有的技術手段很難滿足這些條件，因此在復雜多變的施工現場中往往難以全面覆蓋和準確識別。
3、同時，由于模型訓練的中間處理過程為黑盒，根據事故結果，模型在訓練時通常難以區分事故是由于違規操作還是意外，進而容易抓取到錯誤的關鍵信息，導致大量的算力用在無意義的意外事故概率計算中，導致風險識別效率低下。
4、為此，部分現有技術以圖像識別的方式將現場畫面轉換為文本，并與規范文件進行
技術實現思路
1、針對現有技術存在的識別過程不可控或信息傳遞損失大導致風險識別準確率和效率低下的問題，本專利技術提供了電力施工安全管理方法、裝置、設備及介質，通過視覺語言模型識別當前施工現場圖像數據，將其分為動態描述文本和場景描述文本，動態描述文本以及場景文本分別與預先獲取的違規操作描述文本進行比對，進而判斷是否存在違規操作。由于本專利技術的訓練和識別過程不需要考慮事故原因或是事故概率，僅進行類似看圖說話的識別，因此算力要求較低，識別效率和準確性較高，并且將圖像信息轉化為不同文本進行分別對比以降低復雜性，減少信息傳遞損失，進一步降低對比難度和算力要求，將安全管理中的風險識別聚焦在違規操作方面，實現事半功倍的安全風險識別效果。
2、以下是本專利技術的技術方案。
3、電力施工安全管理方法，包括以下步驟：
4、s1：根據工期計劃，獲取施工項目中不同子項在不同工期進度的施工規范描述文本；
5、s2：基于施工規范描述文本，進行反義衍生得到違規操作描述文本；
6、s3：實時獲取當前施工現場圖像數據，利用訓練好的視覺語言模型識別當前施工現場圖像數據，輸出動態描述文本以及場景文本；
7、s4：利用動態描述文本以及場景文本分別與違規操作描述文本進行語義識別，若識別結果滿足預設條件則認為含義相似，輸出安全風險警示信號。
8、本專利技術中，根據工期計劃，系統會獲取施工項目中各個子項在不同工期階段的施工規范描述文本，確保安全監控的針對性與時效性。通過對施工規范描述文本進行反義衍生，系統能夠生成違規操作描述文本，為后續的違規檢測提供比對基準。接著，通過視覺語言模型識別當前施工現場圖像數據，輸出動態描述文本以及場景文本，以降低復雜性，減少信息傳遞損失，這種類似看圖說話的識別，算力要求較低，識別效率和準確性較高，并且將圖像信息轉化為文本，再與違規操作描述文本進行對比，進一步降低了對比難度和算力要求，實現了高效、準確的安全風險識別。
9、作為優選，所述s1：根據工期計劃，獲取施工項目中不同子項在不同工期進度的施工規范描述文本，包括：
10、獲取包含行業標準、項目合同、技術手冊在內的規范性文件，形成規范文本庫；
11、將施工項目分為若干子項，根據工期計劃，確定每個子項的工期；
12、根據各個子項的不同工期進度，從規范文本庫中匹配對應的施工規范描述文本，其中所述施工規范描述文本包括標準流程、操作要求以及安全準則在內的文本內容。
13、作為優選，所述s2：基于施工規范描述文本，進行反義衍生得到違規操作描述文本，包括：
14、利用nlp技術對收集到的施工規范描述文本進行解析，識別并提取出其中的關鍵信息，將解析后的關鍵信息以結構化的格式進行存儲；
15、根據關鍵信息，定義包含順序、限制、條件在內的特征用于描述合規操作；
16、通過邏輯推理或機器學習算法對描述合規操作的特征進行取反，生成違規操作的描述文本。
17、本專利技術中，重新定義的特征可以將操作的表述文本標準化，以降低后續的識別、對比難度。
18、作為優選，所述s3：實時獲取當前施工現場圖像數據，利用訓練好的視覺語言模型識別當前施工現場圖像數據，輸出動態描述文本以及場景文本，包括：
19、基于施工現場部署的圖像傳感器，實時獲取當前施工現場圖像數據，對接收到的圖像數據進行預處理，并以預設時長分割成多個連續幀段；
20、基于訓練好的視覺語言模型，依次識別每個連續幀段，輸出包含順序、動作、場景在內的動態描述文本以及場景文本；
21、當相鄰的動態描述文本相同時，增加預設時長，否則回調預設時長至初始值。
22、本專利技術中，當相鄰的動態描述文本，也就是連續輸出的動態描述文本前后相同時，代表畫面中缺乏動態部分或動態部分執行重復操作，因此可以延長相鄰幀之間的時間間隔。
23、作為優選，所述基于訓練好的視覺語言模型，依次識別每個連續幀段，輸出包含順序、動作、場景在內的動態描述文本以及場景文本，包括：
24、對每個連續幀段進行對比，分離出動態區域和靜態區域；
25、對動態區域進行特征提取，獲取圖像中的特征序列，對提取的特征序列進行建模，以捕捉連續幀之間的時間依賴關系和上下文信息；
26、根據序列建模的結果，生成包含順序、動作信息在內動態描述文本；
27、對靜態區域進行特征提取，生成場景文本。
28、由于施工規范大多以文本形式存在，施工現場的圖像數據無法直接用于違規操作的判斷，因此本專利技術利用視覺語本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.電力施工安全管理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的電力施工安全管理方法，其特征在于，所述S1：根據工期計劃，獲取施工項目中不同子項在不同工期進度的施工規范描述文本，包括：
3.根據權利要求1所述的電力施工安全管理方法，其特征在于，所述S2：基于施工規范描述文本，進行反義衍生得到違規操作描述文本，包括：
4.根據權利要求1所述的電力施工安全管理方法，其特征在于，所述S3：實時獲取當前施工現場圖像數據，利用訓練好的視覺語言模型識別當前施工現場圖像數據，輸出動態描述文本以及場景文本，包括：
5.根據權利要求4所述的電力施工安全管理方法，其特征在于，所述基于訓練好的視覺語言模型，依次識別每個連續幀段，輸出包含順序、動作、場景在內的動態描述文本以及場景文本，包括：
6.根據權利要求1或4或5所述的電力施工安全管理方法，其特征在于，所述視覺語言模型的訓練過程包括：
7.根據權利要求5所述的電力施工安全管理方法，其特征在于，所述S4：利用動態描述文本以及場景文本分別與違規操作描述文本進行語義識別
8.根據權利要求7所述的電力施工安全管理方法，其特征在于，所述安全風險警示信號輸出的同時，框選出風險所在的動態區域或靜態區域的位置。
9.電力施工安全管理裝置，包括現場設備、人機交互設備以及處理設備，其特征在于，所述現場設備、人機交互設備以及處理設備運行時，執行如權利要求1至8中任意一項所述的電力施工安全管理方法。
10.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器調用所述存儲器中的計算機程序時實現如權利要求1至8中任意一項所述的電力施工安全管理方法的步驟。
11.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有計算機可執行指令，所述計算機可執行指令被處理器加載并執行時，實現如權利要求1至8中任意一項所述的電力施工安全管理方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.電力施工安全管理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的電力施工安全管理方法，其特征在于，所述s1：根據工期計劃，獲取施工項目中不同子項在不同工期進度的施工規范描述文本，包括：
3.根據權利要求1所述的電力施工安全管理方法，其特征在于，所述s2：基于施工規范描述文本，進行反義衍生得到違規操作描述文本，包括：
4.根據權利要求1所述的電力施工安全管理方法，其特征在于，所述s3：實時獲取當前施工現場圖像數據，利用訓練好的視覺語言模型識別當前施工現場圖像數據，輸出動態描述文本以及場景文本，包括：
5.根據權利要求4所述的電力施工安全管理方法，其特征在于，所述基于訓練好的視覺語言模型，依次識別每個連續幀段，輸出包含順序、動作、場景在內的動態描述文本以及場景文本，包括：
6.根據權利要求1或4或5所述的電力施工安全管理方法，其特征在于，所述視覺語言模型的訓練過程包括：
7.根據權利要求5所述的電力施工安...
【專利技術屬性】
技術研發人員：余才陽，張馳，陳翔，江軻，
申請(專利權)人：國網浙江省電力有限公司臺州供電公司，
類型：發明
國別省市：
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