(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 202211110449.4 (22)申请日 2022.09.13 (71)申请人 西安热工 研究院有限公司 地址 710048 陕西省西安市碑林区兴庆路 136号 申请人 华能澜沧江水电股份有限公司 (72)发明人 李佳东　赵星　井绪龙　李鹏　 刘立峰　李东　刘跃国　 (74)专利代理 机构 西安通大专利代理有限责任 公司 6120 0 专利代理师 钱宇婧 (51)Int.Cl. H04N 7/18(2006.01) H04N 5/33(2006.01) H04N 5/225(2006.01)B64D 47/08(2006.01) (54)发明名称 一种用于新能源基建施工现场违章排查系 统 (57)摘要 本发明公开了一种用于新能源基建施工现 场违章排查系统， 所述图像采集设备， 用于通过 高清摄像头及红外线监控设备监测施工现场的 施工情况以及进出车辆的统计情况； 所述定位识 别卡， 安装于车辆以及待监控的固定建筑上， 用 于获取所述车辆中电子标签发送的射频信号 以 及固定建筑的状态信息， 其中， 安装于车辆中电 子标签发射的射频信号中携带有所述车辆的身 份信息； 所述信息传输设备， 用于图像采集设备 与数据分析处理设备之间的信息交互； 所述数据 分析处理设备， 用于根据施工现场的施工情况、 进出车辆的统计情况、 车辆的身份信息及固定建 筑的状态信息判断是否存在施工现场违章行为， 该系统能够对新能源基建施工现场违章进行监 控及排查。 权利要求书1页 说明书4页 附图2页 CN 115396639 A 2022.11.25 CN 115396639 A 1.一种用于新能源基建施工现场违章排查系统， 其特征在于， 包括图像采集设备、 定位 识别卡、 信息传输设备以及数据分析处 理设备； 所述图像采集设备， 用于通过高清摄像头及红外线监控设备监测施工现场的施工情况 以及进出 车辆的统计情况； 所述定位识别卡， 安装于车辆以及待监控的固定建筑上， 用于获取所述车辆中电子标 签发送的射频信号以及固定建筑的状态信息， 其中， 安装于车辆中电子标签发射的射频信 号中携带有所述车辆的身份信息； 所述信息传输设备， 用于图像采集设备与数据分析处 理设备之间的信息交 互； 所述数据分析处理设备， 用于根据施工现场的施工情况、 进出车辆的统计情况、 车辆的 身份信息及固定建筑的状态信息判断是否存在施工现场违章行为。 2.根据权利要求1所述的一种用于新 能源基建施工现场违章排查系统， 其特征在于， 所 述高清摄像头分为两组， 其中一组高清摄像头安装于固定位置处， 另一组高清摄像头搭载 于无人机上。 3.根据权利要求1所述的用于新 能源基建施工现场违章排查系统， 其特征在于， 所述数 据传输模块包括有 线网络传输单 元及无线网络传输单 元。 4.根据权利要求3所述的用于新 能源基建施工现场违章排查系统， 其特征在于， 所述无 线网络传输单 元包括有蓝牙发射与接收器以及无线网络信号发射与接收器。 5.根据权利要求1所述的用于新 能源基建施工现场违章排查系统， 其特征在于， 数据分 析处理设备包括 风险分析比对 模块、 监察评价模块、 隐患统计模块以及制度法规模块。 6.根据权利要求5所述的用于新 能源基建施工现场违章排查系统， 其特征在于， 所述风 险分析比对模块包括用于进行基站违章比对的MySQL数据库、 Oracle数据库或SQLServer数 据库。 7.根据权利要求5所述的用于新 能源基建施工现场违章排查系统， 其特征在于， 所述监 察评价模块用于对监测到的施工现场进行评价及评分。 8.根据权利要求5所述的用于新 能源基建施工现场违章排查系统， 其特征在于， 所述隐 患统计模块用于标注并记录违章情况。 9.根据权利要求1所述的用于新 能源基建施工现场违章排查系统， 其特征在于， 所述制 度法规模块用于根据施工需求制定施工标准以及规 章制度。 10.根据权利要求1所述的用于新能源基建施工现场违章排查系统， 其特征在于， 所述 定位识别卡中 内置有北斗 定位或GP S定位模块。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115396639 A 2一种用于新能源基建施工现场违 章排查系统 技术领域 [0001]本发明属于基建现场施工管理相关技术领域， 涉及一种用于新能源基建施工现场 违章排查系统。 背景技术 [0002]近年来， 新能源的推广与应用， 被广泛关注， 同时随着科技发展的不断更新递进， 在工业信息化、 数据化、 智能化层层推进升级背 景的加持之下， 尤其是牵涉新能源领域的基 建领域在大数据、 云计算、 物联网、 5G、 AI +等现代技术的加持下， 采用现代 化技术， 对基础建 设施工现场进 行勘察、 评估、 项目设计以及 项目施工的等等各个流程环节进行改进， 有助于 提高项目进程速度， 以及通过远程进 行监控管理， 能够实现对现场实时管理， 对信息数据及 时分析、 对现场施工操作的及时监督， 进而使得基建项目远程管理以及基建场地安全管理 简单易控， 使得现场沟通交流灵活快捷， 有助于大 大提高基建项目进程以及项目施工安全。 [0003]由于新能源基建的高标准特殊性， 在基建现场施工时， 由于机械、 人员较多， 场地 相对混乱， 由此便可能造成管理疏忽， 不能够及时避免与纠正违规违法操作， 容易造成负面 影响及施工进度。 [0004]专利公开号为CN112613453A的专利提供了本发明提供了一种用于电力基建施工 现场违章排查方法， 包括以下步骤： 获取历史样本图像， 建立样本库； 对样本库中具有隐患 的样本图像进行数据标注； 对进行数据标注后的样本图像进行模型训练和调优， 得到违章 识别的训练模型； 将采集的现场图像输入训练模型中， 得到违章类型及违章 位置。 [0005]根据预先得到的施工隐患典型特征， 判断采集的样本图像是否为具有隐患的样本 图像， 对具有隐患的样 本图像进 行数据标注。 采用PASCAL  VOC数据集格式的xml为标准对标 注文件记录格式进行要求， 对样本图像中缺陷及隐患的所有对 象进行数据标注。 对样本库 中具有隐患的样本图像进行数据标注后， 根据隐患的图像特点， 对样本库中具有隐患的样 本图像的典型 特征进行数据标注。 [0006]模型训练和调优过程中， 模型训练和调优过程中， 基于Faster ‑RCNN网络结构对样 本图像数据进行识别， 随机选择训练样本和测试样本， 利用深度学习算法进行训练模型 的 构建和调优。 对每类隐患的样 本图像随机选择90％构建训练样 本， 其余10％作为测试样本， 进行训练模型 的构建。 采集的现场图像输入训练模型得到违章类型及违章位置后， 将图像 加入样本库中， 对样本库进行 更新。 [0007]该技术方案中采用人工智能深度学习算法建立训练模型， 并能够利用训练模型快 速识别电力基建施工现场各类违章， 可提高违章操作的智能识别效率和 准确率， 进而引导 施工建设队伍快速开展安全防护， 能够降低基建安全管理工作人员的劳动强度， 缩短违章 识别管理周期， 促进电力基建安全管理模式向智能运检模式转变。 [0008]然而上述技术方案整体侧重于系统后端的分析模块或内容， 对于采集基建现场数 据及情况 的前端智能设备设置及布局， 较为欠缺， 而现有技术中的设备作为前端采集设备 已经不能够 满足现代智能化基建现场的监控及排查需求， 使得信息处理， 容易出现滞后性，说　明　书 1/4 页 3 CN 115396639 A 3