電力工程現(xiàn)場行為違規(guī)視覺AI識別算法研究
王為強，邵波
(國能電力技術(shù)工程有限公司，山東 濟南 250101)
摘 要 ：在電力工程現(xiàn)場中，圖像質(zhì)量常因復雜環(huán)境干擾而降低，且單一特征難以全面描述行為， 加上行為模式復雜多變，導致傳統(tǒng)方法識別違規(guī)行為時存在較大誤差。提出了電力工程現(xiàn)場行為違規(guī)視 覺 AI 識別算法研究。搭建機器視覺系統(tǒng)，采集圖像后用雙邊濾波處理，在降噪同時保留圖像細節(jié)。通 過邊緣檢測提取輪廓特征，光流法提取運動特征，構(gòu)建多維度特征向量。設(shè)計多層次行為違規(guī)視覺 AI 識別模型，輸入特征向量，經(jīng)隱藏層非線性變換、違規(guī)行為分類層映射，輸出層判別輸出結(jié)果，實現(xiàn)自 動識別。測試結(jié)果表明，該算法在所有 6 類違規(guī)行為類型的樣本中漏判率極低，mAP 值均達到了 0.98 以 上，幀率達到 60 f/s，具有實時、高精度的應用性能。
關(guān)鍵詞 ： 電力工程現(xiàn)場 ：行為違規(guī) ；視覺 AI 識別算法 ；機器視覺系統(tǒng)
中圖分類號 ：TM71 ；TP391.41 文獻標識碼 ：A 文章編號 ：1007-3175(2025)11-0061-05
Research on Visual AI Recognition Algorithm for Behavior Violations of Power Engineering Site
WANG Wei-qiang, SHAO Bo
（Guoneng Electric Power Technology Engineering Co., Ltd, Jinan 250101, China）
Abstract: In power engineering sites, image quality is often reduced due to complex environmental interference, and a single feature is difficult to fully describe behavior. Moreover, the behavior patterns are complex and varied, leading to significant errors in traditional methods for identifying violations. Therefore, a research on visual AI recognition algorithm for violations of on-site behavior in power engineering has been proposed. Build a machine vision system that processes captured images using bilateral filtering to reduce noise while preserving image details. Extracting contour features through edge detection and motion features via optical flow methods to construct a multi-dimensional feature vector. Designing a multi-level behavior violation visual AI recognition model, inputting feature vectors, the nonlinear transformation through hidden layers, violation behavior classification layer mapping, output layer discrimination output results, and achieve automatic recognition. The test results show that the algorithm has an extremely low false positive rate among all six types of violations, with mAP values above 0.98 and the frame rate per second reaches 60 f/s, demonstrating real-time and high-precision application performance.
Key words: power engineering site; behavior violation; visual AI recognition algorithm; machine vision system
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