(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210203726.X (22)申请日 2022.03.03 (71)申请人 国网新疆电力有限公司信息通信公 司 地址 830001 新疆维吾尔自治区乌鲁 木齐 市天山区建 设路123号8、 14-20层 (72)发明人 杨霞　苟亮　马倩　 朱帕尔·努尔兰　 迪力尼亚·迪力夏提 　刘嵩　 陈天宇　马为真　刘璐璐　马占军　 薛高倩　王平　李坤源　 (74)专利代理 机构 合肥维可专利代理事务所 (普通合伙) 3413 5 专利代理师 吴明华(51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06V 20/52(2022.01) (54)发明名称 基于人工智能的班组作业智慧化管控方法 及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于人工智能的班组作 业智慧化管控方法及系统， 该方法包括： 接收多 个分散部署的独立作业信息系统的业务数据， 进 行数据关联合并和规范化处理， 获取作业计划 集； 接收第一监控视频数据， 基于第一监控视频 数据识别第一异常现象， 所述第一异常现象表征 电力场景静态异常现象； 基于作业计划调取第二 监控视频数据， 基于第二监控视频数据识别作业 计划的执行进度、 第一异常现象和第二异常现 象， 所述第二异常现象表征与作业执行过程关联 的异常现象。 本发明实现了对各类系统中涉及的 作业计划信息进行统一管理， 避免班组作业计划 数据重复录入的问题， 同时实现了对作业现场违 章的安全隐患的智能识别， 宏观 把控作业现场的 安全。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 114662864 A 2022.06.24 CN 114662864 A 1.基于人工智能的班组作业智慧化管控方法， 其特 征在于， 包括： S1： 接收多个分散部署的独立作业信息系统的业务数据， 进行数据关联合并和规范化 处理， 获取作业计划集； S2： 接收第一预设监控点的第一监控视频数据， 基于第一监控视频数据识别第一异常 现象， 所述第一异常现象表征电力场景静态 异常现象； S3： 基于作业计划调取第二监控点的第二监控视频数据， 基于第二监控视频数据识别 作业计划的执行进度、 第一异常现象和第二异常现象， 所述第二异常现象表征与作业执行 过程关联的异常现象。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能的班 组作业智慧化管控方法， 其特征在于， 所述 步骤S2中， 包括： 基于第一预设监控点的场景图像， 获取场景图像中的第一特征像素点， 所述第一特征 像素点与场景图像中目标相对应； 基于所述第 一特征像素点和预设第 一分析算法， 识别所述第 一特征像素点对应的目标 是否存在异常。 3.根据权利要求2所述的基于人工智能的班 组作业智慧化管控方法， 其特征在于， 所述 基于所述第一特征像素点和预设第一分析算法， 识别所述第一特征像素点对应的目标是否 存在异常， 包括： 获取预设的目标区域生成算法， 结合所述目标区域生成算法和所述第 一特征像素点得 到第一特 征像素点对应的场景图像目标区域； 基于预设第 二分析算法和所述场景图像目标区域， 确定所述目标区域出现所述目标是 否存在异常或者基于所述目标类型确定所述目标区域的目标 是否存在异常。 4.根据权利要求3所述的基于人工智能的班 组作业智慧化管控方法， 其特征在于， 所述 第一特征像素点的获取 方法， 包括： (1)在第一预设监控点场景图像中选择一个候选第一特 征像素点 位置； (2)以所述候选第 一特征像素点位置为中心， 向外围搜索获取像素点， 判断外围像素点 与所述候选第一特征像素点的关联关系大小， 直至搜索到所述关联关系小于预设关联阈值 的外围像素点停止； (3)判断是否存在未被搜索到的像素点， 若是， 则在未被搜索到的像素点中选择一个候 选第一特 征像素点 位置； (4)重复步骤(2)和(3)， 直至第一预设监控点场景图像所有像素点都被搜索， 基于所有 候选第一特 征像素点获取第一特 征像素点。 5.根据权利要求4所述的基于人工智能的班 组作业智慧化管控方法， 其特征在于， 获取 所述第一特 征像素点时， 包括： 对候选第一特征像素点的邻域像素进行分析， 比较邻域像素的像素点特征与 所述候选 第一特征像素点的像素点特征， 若所述第一特征像素点与邻域像素的对比结果分布差异大 于预设阈值， 则在邻域像素中选择一个像素点作为新的候选第一特征像素点， 若所述对比 结果分布差异小于等于预设阈值， 则确定保留所述 候选第一特 征像素点。 6.根据权利要求3所述的基于人工智能的班 组作业智慧化管控方法， 其特征在于， 所述 基于预设第二分析算法和所述场景图像目标区域， 确定所述目标区域出现所述目标是否存权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114662864 A 2在异常或者基于所述目标类型确定所述目标区域的目标 是否存在异常， 包括： 基于所述场景图像目标区域， 确定所述目标区域的目标类型； 基于目标区域的目标类型和目标区域的目标地理位置相互距离关系， 确定目标区域出 现所述目标 是否存在异常或者基于所述目标类型确定所述目标区域的目标 是否存在异常。 7.根据权利要求1所述的基于人工智能的班 组作业智慧化管控方法， 其特征在于， 所述 步骤S3中， 包括： 基于第二 监控点的第二 监控视频 数据， 获取 连续的图像帧； 基于连续图像帧从空间和时间上分别进行图像分析， 确定单个图像帧中的静态异常现 象和连续图像帧中的动态 异常现象。 8.根据权利要求7所述的基于人工智能的班 组作业智慧化管控方法， 其特征在于， 所述 基于连续图像帧从空间和时间上分别进行图像分析， 确定单个图像帧中的静态异常现象和 连续图像帧中的动态 异常现象， 包括： 对作业场景图像中的作业人员进行作业区域定位和区域人员数量确定； 根据作业计划判定作业区域中待检测的违章行为类型； 基于所述待检测违章行为类型确定对作业区域内每 个作业人员的图像分析区域； 对于同一类型的待检测违章行为对应的每个作业人员的待分析图像子区域进行汇总 分析， 根据汇总结果确定异常现象是否发生以及发生异常现象的作业人员。 9.根据权利要求8所述的基于人工智能的班 组作业智慧化管控方法， 其特征在于， 所述 对于同一类型的待检测违章行为对应的每个作业人员的待分析图像子区域进 行汇总分析， 包括： 基于同一类型的待检测违章行为获取的每个作业人员的待分析图像子区域提取第一 特征参数， 所述第一特 征参数表征 所述图像子区域中的像素分布特 征； 基于每个第 一特征参数进行聚类， 获取表征图像子区域中出现违章行为的第 一特征参 数类别中对应的候选违章作业人员。 10.基于人工智能的班组作业智慧化管控系统， 其特 征在于， 包括： 作业计划关联合并模块， 用于接收多个分散部署的独立作业信息系统的业务数据， 进 行数据关联合并和规范化处 理， 获取作业计划集； 第一异常现象监测模块， 用于接收第一预设监控点的第一监控视频数据， 基于第一监 控视频数据识别第一异常现象， 所述第一异常现象表征电力场景静态 异常现象； 第二异常现象监测模块， 用于基于作业计划调取第二监控点的第二监控视频数据， 基 于第二监控视频数据识别作业计划的执行进度、 第一异常现象和第二异常现象， 所述第二 异常现象表征与 作业执行过程关联的异常现象。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114662864 A 3