变电站现场佩戴安全帽智能监控预警系统研究

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变电站综合安防监控系统设计方案

变电站综合安防监控系统设计方案设计方案：一、项目背景随着社会的发展，电力事业正日益迅速发展。

变电站作为电力系统的重要组成部分，其安全运行对保障电网的稳定运行至关重要。

传统的变电站安防监控系统已不能满足实际需求，因此，开发一种综合安防监控系统，以提高变电站的安全性和管理效率，具有重要的意义。

二、系统功能1.实时监控：通过视频监控摄像头对变电站的各个监控点进行全天候监控，实时抓取视频画面，确保对重要区域的监控全面、及时。

2.安全防护：通过红外探测器、烟感探测器等设备对变电站周边环境进行智能感知，一旦发生异常情况，及时触发警报，通知相关人员进行处理。

3.巡检管理：通过RFID技术，对变电站的设备和设施进行精确的定位和管理。

可以根据巡检计划，自动记录巡检人员的巡检时间和巡检情况，减少信息记录和管理的工作量。

4.门禁控制：通过银行卡、指纹、密码等多种验证方式，对变电站的进出人员进行身份识别和权限控制，有效防止不明人员进入敏感区域。

5.报警管理：对变电站可能出现的各种安全威胁事件进行实时报警处理，并将相关监控画面自动发送给管理人员，便于快速响应和处理事件。

三、系统架构1.视频监控子系统：由主控服务器、视频存储服务器和各个视频监控点组成。

主控服务器负责视频画面的采集、处理和分发；视频存储服务器负责视频数据的存储和备份。

2.安全防护子系统：包括红外探测器、烟感探测器、声光警报器等设备，通过无线网络与主控服务器进行数据传输和联动控制。

3.巡检管理子系统：通过RFID读写设备、巡检终端和服务器软件组成，实现对巡检人员、巡检计划和巡检内容的管理和记录。

4.门禁控制子系统：包括门禁刷卡读写器、指纹识别装置和密码锁等设备，通过网络与主控服务器进行数据传输和权限管理。

5.报警管理子系统：包括报警控制面板、报警器等设备，通过网络与主控服务器进行数据传输和报警消息的处理。

四、系统优势1.实时监控：通过高清摄像头，可以实时监控变电站的各个角落，减少人为疏漏，发现潜在的安全隐患。

数字化变电站综合监测与预警系统研究的开题报告

数字化变电站综合监测与预警系统研究的开题报告一、选题背景近年来，随着电力行业的快速发展和变电站的数量和规模的不断扩大，变电站的运行状态监测和预警管理工作变得越来越重要。

传统的变电站监测方式主要采用人工巡检，存在人力成本高、监测精度低、数据分析困难等问题，不能满足企业对电力设备安全、稳定运行的需求。

因此，如何实现对变电站的数字化监测与预警，成为了当前亟待解决的问题。

在此背景下，本课题设计了一套基于数字化技术的综合监测与预警系统，旨在提高变电站的实时监测和分析能力，为企业提供更加精准的预警管理和决策支持，有效降低电力设备故障的发生和维修成本，提高变电站的运行安全性和可靠性。

二、选题意义1.提高变电站的实时监测能力：系统可以实时监测变电站的电压、电流、温度、湿度、压力等多个参数，并通过数据处理和分析，及时发现电力设备的异常状况。

2.提高预警管理和决策支持能力：系统通过智能算法和大数据分析，可以快速识别设备故障的类型、位置和严重程度，为企业提供更加精准的预警管理和决策支持。

3.降低设备故障发生率和维修成本：系统可以通过对设备的实时监测和分析，及时发现隐患和故障，并提供相应的预警和告警信息，有效降低设备故障发生率和维修成本。

4.提高变电站的运行安全性和可靠性：系统可以全面监测变电站的运行状况，及时发现潜在的安全隐患和故障，确保变电站的运行安全性和可靠性。

三、研究内容和方法本课题主要研究内容包括：数字化变电站综合监测与预警系统的设计原理、数据采集方式、数据处理和分析算法、以及系统的实现和测试等。

具体研究方法如下：1.系统设计：根据变电站的特点和需求，设计系统的基本功能模块和硬件架构，包括传感器模块、数据采集模块、数据处理和分析模块、预警和告警模块等。

2.数据采集：针对变电站的不同类型和规模，选择合适的传感器和数据采集方式，实现对电力设备的数据采集和传输。

3.数据处理和分析：应用大数据分析和机器学习技术，对采集的数据进行处理和分析，以实现对设备状态的识别和预测。

变电站作业智能监控防护系统研究

摘
要：从电力安全牛产的现状发，提了变电站安全作业的重要性。介绍了变电站作业智能监控防护系
统的实现原理．研究了定位技术及智能视频分析等关键技术：根据功能分类提了分层设计理念的系统技术架构，把安全智能监控防护系统分为系统基础设备层、支撑层、业务层以及表现层等４层．并设计了由Ｔ作任务管理、实时监控、报警提示、区域划定、轨迹回放等功能构成变电站智能监控防护系统的功能架构
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死人数２３人：电力建设事故１４起．死ｆ：３４
人：“ 十一 ” 期间，全同电力生产人身伤责任
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图１系统原理图
第４６卷第２期２０１３年２月
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（中国电力科学研究院，北京１００１９２）
实现数据的采集、分析．对十违章作，Ｉｋ的信息及时发送给违章人员和监护人！．其原卿女 …冬『１所，Ｊ、

变电站智能监控系统

变电站智能监控系统在现代电力系统中，变电站是电力传输和分配的关键节点。

随着技术的发展，变电站的监控系统也在逐渐智能化，以提高电力系统的可靠性、安全性和效率。

变电站智能监控系统主要通过集成先进的传感器、通信技术、数据处理和分析工具，实现对变电站运行状态的实时监控和智能管理。

首先，智能监控系统的核心是传感器技术。

这些传感器能够实时监测变电站内的各种物理量，如电压、电流、温度、湿度等。

通过高精度的传感器，系统可以精确地捕捉到变电站的运行状态，为后续的数据分析和决策提供基础。

其次，通信技术在智能监控系统中扮演着至关重要的角色。

通过高速、稳定的通信网络，传感器收集的数据能够实时传输到中央监控平台。

这样，监控人员可以远程查看变电站的运行状态，及时发现并处理异常情况。

数据处理和分析是智能监控系统的另一个关键组成部分。

系统通过先进的算法对收集到的数据进行处理和分析，从而实现故障预测、状态评估和性能优化等功能。

例如，通过机器学习算法，系统可以识别出潜在的故障模式，提前预警，减少停电事件的发生。

此外，智能监控系统还具备自我学习和优化的能力。

随着时间的推移，系统会根据历史数据和新的运行情况不断调整和优化其监控策略和参数，以适应不断变化的电力系统需求。

智能监控系统的应用不仅限于变电站内部的监控，还可以扩展到整个电力网络的监控和管理。

通过与其他变电站和电力设施的智能监控系统互联，可以实现整个电力网络的协同监控和优化管理。

总之，变电站智能监控系统是电力系统现代化的重要组成部分。

它通过集成先进的技术，提高了变电站的运行效率和安全性，为电力系统的稳定运行提供了有力保障。

随着技术的不断进步，未来的变电站智能监控系统将更加智能化、自动化，为电力系统的可持续发展做出更大的贡献。

变电站实时监测与预警系统

系统稳定性不足
在某些情况下，系统可能会出现运行不稳定的情况，影响监测效果。
改进方案
优化数据传输协议
采用更高效的数据传输协议，减少数据传输延迟，提高实时监测的准确性。
升级数据识别算法
改进算法的准确性和可靠性，减少误报和漏报的情况。
加强系统稳定性
对系统进行全面升级和优化，提高系统的稳定性和可靠性。
传感器技术
传感器类型
包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器、位移传感器等，用于监测变电站内的环境参数。
传感器精度
要求高精度、高稳定性的传感器，以确保监测数据的准确性和可靠性。
传感器布设
根据变电站的实际情况，合理布设传感器，以实现对变电站的全面监测。
数据采集技术数据采集方式
采用自动化数据采集系统，通过有线或无线方式实时采集传感器数据。
历史数据。
扩展性
03
预警平台应具备良好的扩展性，能够适应不同规模和类型的变
电站监测需求。
05 系统实现与应用
系统架构
架构概述
变电站实时监测与预警系统采用分层架构，包括数据采集层、数据处理层和预警展示层。
数据采集层
负责从变电站的各种传感器和设备中获取实时数据。
数据处理层
对采集到的数据进行处理、分析和挖掘，提取有用的信息。
数据处理技术
对采集的数据进行预处理，包括滤波、去噪、归一化等操作，以提高数据质量。
数据存储技术
建立数据中心，采用分布式存储架构，对采集的数据进行存储和管理。
数据传输技术
传输协议
采用标准的通信协议，如Modbus、Profibus等，实现数据的稳定传输。
传输速率
要求高速率的数据传输，以满足实时监测的需求。

电力系统的智能监控与安全预警系统设计

电力系统的智能监控与安全预警系统设计随着电力系统的快速发展，电力供应的稳定性和可靠性对于人们的生活和工作变得越来越重要。

为了确保电力系统的正常运行和安全性，智能监控与安全预警系统在电力行业中得到了广泛的应用。

本文将讨论电力系统智能监控与安全预警系统的设计要点和关键技术。

一、电力系统的智能监控电力系统的智能监控是指通过使用先进的传感器、监测设备和通信技术，对电力系统的各个环节进行实时监测和数据采集，以实现对电力系统状态的全面、准确的监控。

智能监控系统可以对主要组件的工作状态、负载情况、电压、电流、频率等参数进行监测，并通过数据分析和处理，提供及时的报警和预警。

1. 传感器与监测设备智能监控系统的关键是选择合适的传感器和监测设备。

例如，温度传感器用于监测变压器和发电机组的温度，电流传感器用于监测电流大小，电压传感器用于监测电压稳定性等。

这些传感器必须具有高精度、高稳定性和适应高温、高湿等恶劣环境的特点。

2. 数据采集与处理传感器所采集到的数据需要通过数据采集设备进行采集和处理。

数据采集设备需要具备高速、高精度和实时采集数据的能力。

采集到的数据需要经过滤波、降噪和数据压缩等处理，以减少数据的存储空间和传输带宽。

此外，采集到的数据还需要进行有效的分析和建模，以便对电力系统状态进行评估和预测。

3. 数据通信与传输采集到的数据需要及时传输到数据中心或监控中心进行存储和分析。

因此，一个可靠的数据通信系统是智能监控系统的重要组成部分。

目前，常用的通信技术包括有线通信和无线通信。

有线通信一般使用光纤通信和以太网，无线通信则包括Wi-Fi、蓝牙和GSM等。

根据不同的应用场景和要求，选择适宜的通信技术进行数据传输。

二、电力系统的安全预警电力系统的安全预警是指根据监控系统所采集到的数据，利用先进的算法和模型进行分析和处理，以实现对电力系统的异常状态和故障的预警。

安全预警系统可以帮助电力企业及时发现电力系统中存在的问题，采取相应的措施进行处理，以免事故的发生。

高压变电站设备状态监测与预警系统设计

高压变电站设备状态监测与预警系统设计随着电力行业的迅速发展，高压变电站设备状态监测与预警系统成为了保证电网安全运行的重要手段。

本文将详细介绍高压变电站设备状态监测与预警系统的设计。

1. 系统概述高压变电站设备状态监测与预警系统旨在通过监测各项设备的运行状态，提前发现故障并提供预警信息，减少事故发生的可能性，保障电网的安全运行。

系统涵盖各类设备状态监测，包括变压器、隔离开关、断路器、接地开关、电容器等。

2. 系统组成高压变电站设备状态监测与预警系统主要包括传感器、数据采集模块、数据传输模块、数据处理与分析模块以及报警显示模块等。

传感器：通过各类传感器获取设备的运行数据，如温度、湿度、压力、流量等。

数据采集模块：将传感器获取的数据进行采集和处理，将采集到的数据上传至数据传输模块。

数据传输模块：通过无线通信方式将数据传输给数据处理与分析模块，以便进一步的处理。

数据处理与分析模块：对采集到的数据进行处理和分析，发现设备异常状态，并进行预测与预警，根据设备状态的变化给出相应的指导意见。

报警显示模块：将预警信息实时显示在监控中心，以便操作人员能及时采取措施。

3. 设备状态监测与预警算法高压变电站设备状态监测与预警系统的关键是开发有效的算法来分析设备数据并发现异常状态。

常用的算法有以下几种：(1) 统计模型算法：通过设备历史数据建立统计模型，对新采集到的数据进行与模型进行对比，判断设备状态是否正常。

(2) 机器学习算法：使用机器学习算法训练模型，通过对比训练好的模型与实际数据，判断设备状态是否异常。

(3) 神经网络算法：使用神经网络模型对设备数据进行训练，提取出设备正常和异常的特征，通过判断特征来识别设备状态。

以上算法可以根据实际需求进行组合使用，以提高系统的准确性和可靠性。

4. 系统优势高压变电站设备状态监测与预警系统的设计具有以下优势：(1) 及时预警：系统能够及时发现设备异常状态，并给出预警信息，以便操作人员及时采取措施，减少事故的发生。

变电站现场佩戴安全帽智能监控预警研究

2019.17科学技术创新2.3运行数据分析根据仿真数据，汇总人员和设备的产量和生产率情况，如表5所示。

表5人员和设备生产率分析结果在成批轮番生产方式下，生产率研究要重点考虑三个因素：（1）缩短作业更换时间。

在产品切换时，作业更换时间不仅会使设备停机，而且会占用操作人员装夹零件的时间，如一人三机情况下虽然人员空闲率仅为4%，但是设备空闲时间却增加到30%，因此必须尽可能地缩短作业更换时间。

（2）合理地确定经济批量。

因产品切换不可避免，而生产订单又必须及时完成，所以需要在充分考虑本道工序的全部生产订单、设备有限能力、订单前道/后道工序情况、部分外协情况等约束条件进行基于有限能力的高级排程；（3）合适的人机比。

在一人多机的工作模式下，相同的生产系统在不同的人机比下会有不同的产量、人员和设备生产率；从上表可知，在增加一人的情况下，虽然增加了人员成本，但总产量和设备生产率却大幅增加，特别是三台加工设备得到了充分利用（设备生产率达到了91.8%），并且通过计算，因产量增加产生的经济收益远远大于增加的人员成本，因此在上述生产条件下，人机比选择两人三机最为合适。

3结论数字化仿真技术是在仿真环境下，利用系统模型对生产系统进行研究和分析的一种工具，其目的是通过仿真研究系统优化目标下的一些系统参数和运作策略的优化设置，并将仿真结果作为最后决策分析的依据。

应用数字化仿真技术对生产系统进行建模与仿真，可以在不影响实际生产的情况下，对不同加工条件下得出的加工信息进行比较分析，具有简便、快捷和经济的优点。

生产率的提高永无止境，它是一个持续改善、提高的过程。

随着社会的发展、技术的进步，生产系统会一直随着内部和外部环境的变化而变化，并且会不断涌现出新的问题。

与此同时，数字化仿真、大数据、人工智能等新兴技术为生产率的研究提供了更多方法和途径，但生产率研究的核心内容却一直没有改变，即不断改善生产制造过程、消除一切浪费、提高生产效率。

变电站安全预警系统

变电站安全预警系统变电站安全预警系统是一种重要的电力设施安全管理措施。

它可以在变电站出现隐患时提供及时的预警信息，避免电力安全事故的发生，保障人民生命财产安全。

本文将从以下三个方面介绍变电站安全预警系统的概念、组成和应用。

一、概念变电站安全预警系统是一种智能化的监测和预警系统，它的主要作用是全方位监测变电站内的电压、电流、温度、湿度等数据，通过数据采集和处理，建立一套完整的预警机制。

在变电站出现异常情况时，它能够及时发出警报信号，辅助变电站工作人员及时处理问题，避免安全事故的发生。

二、组成变电站安全预警系统主要由四部分组成，分别为数据采集模块、数据处理模块、报警系统和监测管理软件。

1.数据采集模块：它是预警系统的核心部分，主要负责变电站的监测和数据采集。

它包括各种传感器和采集装置，用于收集电压、电流、温度、湿度等变电站运行状态相关的数据。

2.数据处理模块：该模块负责对采集到的数据进行处理和分析。

它可以实时监测变电站的运行状态，预测可能出现的异常情况，帮助团队及时处理问题。

3.报警系统：预警系统主要任务是及时发出告警信号。

当变电站内发生异常情况时，预警系统会发出警报，告知变电站人员进行紧急处理。

4.监测管理软件：这是预警系统的管理控制中心。

它对整个预警系统进行管理，提供各种数据分析和监测报告。

它可以帮助团队对变电站运行状态进行分析和维护，优化预警系统。

三、应用变电站安全预警系统广泛应用于电力行业。

它可以在不同程度上避免电力事故的发生，提高了电力设施的安全性能。

特别是在重要的变电站中，安全预警系统尤为重要。

一旦发生事故，影响极大，不仅造成人员人命伤亡，而且会造成不可测估的环境和经济损失。

因此，一个有效的安全预警系统是非常必要的。

此外，随着科技的进步，现在更多的变电站已经开始采用互联网和大数据技术来优化预警系统。

这些技术不仅能够提高预警系统的智能化程度，还可以扩展预警系统的功能，更好地配合一体化维护和电力自动化的要求。

变电站智能化预警系统

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变电站智能化预警系统
一、系统概述
"变电站智能化预警系统"通过对门禁识别控制、变电站动力设备、环境参数、电力隧道气体、安防报警、设备控制、水灾、火灾、电缆温度等参数的在线监测,不但实现预警，而且还可以实现对警情的管理和控制。

系统通过监测、预警和管控三种手段，为变电站的安全生产提供可靠的保障，从而解决了变电站安全运营的"在控"、"可控"等问题。

二、系统特点
●将事故后报警转变为事故前预警、事故时控制;
●将被动的手动式管理转变为系统根据条件自动化控制;
●将分散孤立的各子系统进行集成和联动，解决系统孤岛问题；
●将人工式的故障判断排除转变为技术性自动化判断;
三、系统结构
变电站智能预警系统各功能子系统分类如下：
1) 门禁监测管控子系统
2）动力环境监测预警子系统
3) 电子围栏及安防监控报警子系统
4) 图像监测预警及可视对讲子系统
5) 报警联动管理与控制子系统
６) 空调节能及设备控制子系统
７) SF6在线监测预警子系统
８) 巡检管理子系统９) 短信子系统
10) WEB浏览子系统
11) 可扩展子系统(电缆温度监测、电网谐波监测、高压电缆接地电流监测以及高压设备光线测温监测等)
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一种适用于电网中智能安全帽系统的研究与测试

江西电力・２０１７
周友武，刘明军，叶爱民。，李善文。
（１．国网江西省电力有限公司电力科学研究院，江西南昌３３｛）０９６；２．国网江西省电力有限公司，江西南昌３３００７７：３．国网江西省电力有限公司检修分公司江西南昌３３１）１）９６）
关键词：电网技术；智能安全帽；智能安全柜中图分类号：ＴＭ７４３文献标志码：Ｂ
二二二二二二二二二二二二二二二二
护系统。文献［５】、文献【６】中在开闭所内原有视频监
０引言
安全是电网永恒的 Fra bibliotek题，虽然近年来江西电网安
中检测到的人，识别其是否按照安全生产规范佩戴了安全帽，并且根据安全帽的颜色，进一步确定进站施工人员是否按照施工要求到位。
全事故大为减少，但安全生产形势依然严峻。目前，国网江西省电力有限公司配备了绝缘类、个体防护类、登高类等多种安全工器具，其中安全帽是使用最广泛的
其使用环境条件为：温度范围一ｌ０～６０，湿度不低于９５％ＲＨ，防尘防水等级ＩＰ６５，完全防止粉尘进入、用水
收稿日期：２（）１７－１１ — ０７
作者简介：周友武（１９８６一），男，高级工程师，主要从事带电检测、开关方面的技术研究工作。

论述变电站智能安全辅助监控系统

论述变电站智能安全辅助监控系统一、引言随着近年来我国电网规模急剧扩大，新投运的变电站数量的成倍增长。

为提高生产管理效率，转变生产方式，新变电站都按照无人值守变电站进行设计和运行，传统有人值守变电站也已进行无人值守化升级改造。

但是从有人值守到无人值守的转变绝不仅仅是人员撤离那么简单。

如何切实提高变电站设备运行管理水平，切实保证变电站的安全运行，有效实现对变电站的运行主设备及辅助设施的监控及管理，把握设备的实时运行状况成为研究的主题。

在我国东北等高寒地区，冬季气温可达-40℃，冬季对高压设备运行状态及变电站环境监测尤为重要，并且对监测设备的低温运行也提出了更高的挑战。

黑龙江省电科院经过对黑龙江省部分无人值守变电站的考察，发现存在如下问题：1）变电站内的隔离开关、断路器等设备没有实现在线测温，需要巡视人员定期人工测温，数据受人为因素影响较大，漏测情况时有发生，当设备温度出现异常时关键点温度数据不能及时上传，故障无法及时被发现。

2）变电站室内关键场所（如：计算机房、继电保护小室、开关室、蓄电池间）没有温、湿度信息采集设备及自动调温设备，冬季靠暖气供热，一旦发生暖气临时中断现象，（如蓄电池间）设备在低温环境下运行，性能及寿命将受到严重影响；机房空调与温、湿度监测单元没有形成闭环联动，无法通过集控站干预空调等调温、湿设备的运行。

3）调度对站内隔离开关及断路器进行远程分合操作时，由于隔离开关电机或断路器储能机构故障，有时会出现分合动作不正常的状况，超过规定时间后，可能出现烧毁电机或断路器分合闸线圈的现象；同时由于隔离开关机械设计的原因，隔离开关动作时可能出现对应辅助节点无反应的问题，结果导致变电站后台监控画面的隔离开关分合显示错误。

4）早期变电站隔离开关执行机构箱、端子箱及断路器汇控箱内温度监控及自动加热设备并不完善（甚至根本没有配备），部分监控单元已损坏，不能有效实现温度上传及自动加热、排风功能，在冬季存在部分箱体内二次回路异常的情况。

智能安全帽在电力现场作业安全督导管理系统的应用

智能安全帽在电力现场作业安全督导管理系统的应用摘要：安全管理是电力生产工作的重中之重，各电力企业坚持把安全工作放在一切工作的首位，不断创新监管手段加强安全管理。

在电力安全生产过程中，现场作业由于其数量多分布广、作业环境封闭且大多数地点偏僻等特点，对现场作业人员的安全监督难度加大。

现场作业行为是否规范直接影响安全事故发生的概率，传统的安全监督模式已不能适应智能化电网发展的要求。

智能安全帽和电力现场作业相融合，可在很大程度上提高作业现场的安全防护水平。

目前国内已有一些电网企业开展智能安全帽的产品研究，但业务特征差异较大。

基于此，本项目采用物联网新技术，融合北斗高精度定位功能，研究智能安全帽在电力现场作业安全督导管理系统的应用，实现人员实时定位、作业实时监控、实时互动和实时报警等功能，推动安全监督管理智能化、自动化，助力智能电网发展。

关键词：智能安全帽；电力作业；安全督导1 系统总体架构电力现场作业安全督导管理系统由前端和后端两组应用组成，前端以模块化智能安全帽为核心，集成北斗定位、可视对讲、室内定位等模块；后端以可视化信息展现为主的安全督导管理系统为支撑，实时获取并展现现场作业人员室内外地理位置、作业现场视频信息、报警信息等，并可对作业现场进行远程监督指导，实现前后端互动。

电力现场作业安全督导管理系统为一级部署，服务器系统部署在总监控中心，通过互联网与监控调度中心相连。

作业现场音视频信息可以与监控调度中心或者其他授权用户进行实时共享。

2 智能安全帽模块化集成在传统安全帽上根据需要集成安装各类电子模块，可将智能安全帽的不同模块做成外挂式，方便灵活拆卸和安装，如：可视对讲模块、北斗高精度定位模块等。

智能安全帽运行模式包括工作、休眠和关机三种，并设有3个指示灯显示电源模块、定位模块和通信模块的运行状态。

2.1 集成电路模块集成电路主要利用MO+核的处理器为核心处理控制器件，负责系统数据传输的加密、解密、协议解析、协议组建、数据信息存储、驱动结构的驱动控制、通信数据的转换等。

基于深度学习的施工人员安全帽佩戴实时监测及预警研究

基于深度学习的施工人员安全帽佩戴实时监测及预警研究基于深度学习的施工人员安全帽佩戴实时监测及预警研究近年来，施工行业发展迅猛，项目众多，但同时也带来了一系列的安全隐患。

施工过程中，由于工人的疏忽大意或者安全意识淡薄，往往会发生一些意外事故，给工地和人员带来严重的伤害。

因此，提高施工人员的安全意识，采取有效措施预防事故的发生是十分必要的。

在施工现场，施工人员佩戴安全帽是最基本的安全防护措施之一。

然而，由于施工人员众多，常常会出现部分人员未佩戴安全帽或佩戴不规范的情况，这给管理人员带来了极大的困扰。

为了解决这一问题，我们提出了一种基于深度学习的施工人员安全帽佩戴实时监测及预警系统。

该系统主要由两部分组成：图像采集和深度学习模型。

首先，我们在施工现场的关键位置安装了一定数量的监控摄像头，用于实时采集施工人员的图像。

这些图像将通过网络传输到计算机中进行处理。

然后，我们使用深度学习模型对图像进行分析和识别，来判断每个施工人员是否佩戴了安全帽。

深度学习模型采用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的方法，这种方法在图像处理领域取得了巨大的成功。

我们将每个施工人员的头部区域提取出来，作为输入数据，并通过训练得到的模型进行安全帽佩戴的检测。

在训练模型时，我们采用了大量的安全帽佩戴和未佩戴的施工人员的图像进行训练，以提高模型的准确性和鲁棒性。

通过实时的图像处理和深度学习模型的运算，我们可以在短时间内对施工人员佩戴安全帽的情况进行实时监测。

当系统检测到有人未佩戴安全帽或佩戴不规范时，系统会自动发出预警信号，提醒相关人员及时处理。

同时，预警信号也可以通过网络传输到管理人员的手机或电脑上，以便他们能够及时采取措施。

通过实验证明，我们的系统在施工人员安全帽佩戴的检测准确性上取得了很好的效果。

在大量的实际施工场景中，系统能够准确地判断每个施工人员是否佩戴了安全帽，提供了强有力的技术支持，有效地提高了安全管理的水平。

一种基于带电作业安全防护智能安全帽的研究

一种基于带电作业安全防护智能安全帽的研究摘要：近年来，随着社会的不断进步，电网规模日益扩大。

安全生产的概念已经深入人心，人们对安全生产的要求也越来越高。

带电作业作为一类危险系数较高的工作，传统的现场作业管理模式已不能适应安全发展的要求。

通过利用物联网技术，将人工智能穿戴设备应用到生产、施工等场景，让传统作业现场管理更加完善，达到管理高效化、智能化的目的。

关键词：带电作业；智能化；安全帽1 应用现状目前安全帽的设计与佩戴中，都只注重考虑了安全帽的基本功能，即安全防护性，而忽略了以安全帽为平台的智能化设计与应用。

输电线路带电作业都为高空作业，地面观测较为困难。

带电作业过程人员生命体征、等电位消缺过程和典型作业位置的实时空间定位难以获知。

任何一个环节的疏忽都会影响作业安全。

设计一款带电作业用安全帽，解决以下几个困难，实现带电作业现场人员全过程监护。

数据采集传输难：人体数据采集需用专业设备，在电场内干扰度大。

作为输电线路带电作业用设备需要解决强电场作用下的数据传输稳定性及测量误差的问题。

人员行为监护难：作业安全主要依靠人员技能水平及地面监护来确保，人员进出强电场和作业过程中的人身和设备安全距离存在管控盲区，出现违规行为，地面监护人员无法及时发现，监护存在盲点。

安全管控预警难：作业人员生命体征、实时定位、活动范围无法实现可视化监控。

当作业中人员身体、心理状况出现异常，环境条件发生变化，各类参数、指标趋近危险数值前，无法提前预警，避免事故。

2 解决方案本项目提供一种带电作业的新模式，通过穿戴自主研发的智能安全帽设备，对带电作业过程进行可视化实时监控和作业人员体温、脉搏及血压等人体感知数据自动采集，通过5G网络传输至平台可实现实时监测，对异常情况自动预警，实现信息感知、智能预警，辅助带电作业人员安全监护决策。

降低带电作业过程中的安全和质量风险，进而提高了带电作业效率和安全。

作业人员使用可穿戴设备，当健康状况异常，出现高温中暑、血压、心率异常、安全措施布置不到位时，立即进行语音告警，及时制止违章行为和作业人员的不安全因素，防止安全事故的发生。

基于深度学习的安全帽佩戴检测系统及方法

基于深度学习的安全帽佩戴检测系统及方法引言：随着建筑、电力、矿山等工业领域的迅猛发展，安全问题备受关注。

在工业生产中，佩戴安全帽是保障工人安全的重要措施之一。

然而，由于管理不到位、工人失误或故意违规等原因，安全帽佩戴不当的情况时有发生。

为了提高工作场所的安全性，本文将介绍一种基于深度学习的安全帽佩戴检测系统及方法。

一、系统概述：基于深度学习的安全帽佩戴检测系统是利用计算机视觉技术、图像处理技术和深度学习算法来检测工人是否佩戴安全帽。

该系统主要由图像采集模块、图像处理模块、深度学习模型和报警模块构成。

二、系统流程：1. 图像采集模块：系统通过摄像头或监控设备实时采集工作现场的图像，并传输给图像处理模块。

2. 图像处理模块：该模块对图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作，以减少噪声的干扰，并提取目标区域。

3. 深度学习模型：系统使用已训练好的深度学习模型进行安全帽佩戴检测。

深度学习模型利用大量的标注数据进行训练，能够自动学习特征，提取图像中的关键信息。

4. 目标检测：深度学习模型通过输入的图像信息，对图像中的目标进行检测，判断是否佩戴了安全帽。

如果检测到有工人未佩戴安全帽，将输出报警信号。

5. 报警模块：当系统检测到有工人未佩戴安全帽时，报警模块将发出声音、光闪等报警信号，提醒现场工作人员。

三、系统优势：1. 自动化检测：系统利用深度学习算法，能够自动检测工人是否佩戴安全帽，避免了人工巡检的不准确和疏漏问题。

2. 实时监测：系统能够实时采集和处理图像信息，能够及时发现佩戴不当的情况并进行报警，提高了工作现场的安全性。

3. 高精度检测：深度学习模型能够准确地判断安全帽的佩戴情况，避免了误报和漏报的问题，提高了检测的准确性和可靠性。

四、系统应用：基于深度学习的安全帽佩戴检测系统广泛应用于建筑工地、电力、矿山等领域，确保工人在危险环境下的人身安全。

此外，该系统还可以与视频监控、人脸识别等技术相结合，增加工地管理的智能化和自动化程度。

基于FE-YOLOv5s的变电所安全帽佩戴检测

第 42 卷第 1 期 2024 年 1 月
数字技术与应用 Digital Technology &Application
Vol.42 No.1 Jan 2024
中图分类号:TP391.41
文献标识码:A
DOI:10.19695/12-1369.2024.01.19
2.3.2 注意力机制实验为了验证网络加入 ECA 注意力机制的有效性，并分析引入 ECA 注意力机制相较其他注意力机制的优越性，本文选取了目前主流的注意力机制 CA、CBAM、SimAM、 SGE 等 4 种加入对比实验中。为了保证实验的变量唯一，我们将上述的注意力机制加入到 F-YOLOv5s 相同网络
收稿日期：2023-10-18 作者简介：马三保（1976—），男，安徽界首人，本科，高级工程师，从事矿井提升系统研究工作。
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马三保王鹏彬程磊等：基于 FE-YOLOv5s 的变电所安全帽佩戴检测
2024 年第 1 期
特征增强操作。其中传统的 SPPF 模块采用的是 CBS 模块进行特征提取，但是在视觉领域当中我们不能忽视卷积层在空间层面的敏感度问题，所以我们采用 FReLU 激活函数 [8] 替换原模块中的 SiLU 激活函数，构成新模块 FSPPF 模块，FSPPF 模块结构图如图 2 所示。
2
CA
0.911 0.919 0.925 0.14
3
CBAM
0.89 0.898 0.917 0.893
4
SimAM 0.903 0.898 0.927 0.900
5
SGE
0.903 0.906 0.929 0.904
实验结果表明，在引入 ECA 注意力机制以后，虽然在召回率方面提升只有 0.2%，但是在精准率方面提升较为明显，提升了 4%。在 5 组实验中，引入 ECA 注意力机制的实验 1，在精准率、mAP、F1 分数三项中均为最高值。实验证明引入 ECA 注意力机制可以极大增强网络对小尺度目标的数字技术与应用

变电站监控系统智能化安防子系统有趋完善

变电站监控系统智能化安防子系统有趋完善传统的变电站监控系统受传统理念的影响，只能进行现场监视，简单的报警信息传输，无法实现远距离智能化控制，对于前端具体情况的了解、现场控制和事件的确认是非常困难的，无形中降低了系统的实用性、稳定性和安全性。

随着计算机技术和网络通信技术的快速发展，电力系统自动化建设发展越加完善，尤其是安防系统在电力系统变电站的运用，让整体运作变得更为便捷。

视频监控在变电站的运用由于变电站是电力输送控制的核心环节，很多重要机组、设备、系统均在变电站中运行，因此变电站重点监控区域将是智能监控应用的主要场所，包括：配电房、升压变电站，主网变电站，二次变电站，配电站、科技楼等。

主要采取安装红外摄像机智能视觉分析服务器，全天候检测，防止不法分子进入重要区域，当检测到入侵时联动报警，弹出报警画面。

或者使用红外摄像机智能视频分析服务器，全天候检测，启用丢包检测报警。

防止不法分子在重要区域丢放危险物品，一旦发生丢放危险物品时智能视频分析服务器会立即报警及联动弹出报警画面，给安保人员确认及时处理险情。

周界防范的主要防止围墙攀爬触发报警或自动跟踪，安装红外摄像机智能视觉分析服务器全天候检测，启用区域入侵检测和围墙翻越检测等功能防止不法分子非法进入变电站辖区。

一旦检测到入侵行为，智能视觉分析服务器立即联动报警，弹出报警视频。

阔地手动触发自动跟踪：安装自动跟踪球机智能视觉分析服务器可以实现安保人员手动指定跟踪目标。

由智能视觉分析服务器控制自动跟踪球机跟踪指定目标直到消失在摄像机的可视范围。

系统主要设备选型智能监控系统主要由前端摄像部分、中间传输部分和后端监控报警中心组成。

前端摄像部分主要负责对监控场景的图像采集，中间传输部分主要负责把前端采集的视频图像、RS-485控制信号和网络信号的传输到后端监控中心，后端控制中心部分主要负责对传输至控制中心的视频信号显示、存储，检测入侵并发出告警(提示音、声光警号、喇叭、短信、多媒体信息)。