电网工程现场风险特征智能图像语义协调识别算法设计

摘要

【目的】在电网工程建设过程中，现场设备数量众多且空间布局复杂，各类设备相互交织，使得部分细微且隐蔽的风险特征难以被准确捕捉与提取，从而影响图像风险识别效果，对电网工程的安全稳定运行构成潜在威胁。为提升现场风险识别能力，保障电网工程建设的安全有序推进，开展相关研究。【方法】本文提出一种电网工程现场风险特征智能图像语义协调识别算法。采用平滑滤波方法对现场采集图像进行预处理，以有效抑制噪声干扰，同时尽可能保留关键结构与细节信息，为后续特征提取提供高质量输入。同时，将预处理后的图像输入卷积神经网络(CNN),利用卷积层与池化层的协同作用自动提取多层次图像特征，其中卷积层用于提取局部与高层语义特征，池化层用于特征降维并增强判别性表达能力，实现对复杂场景信息的深度表征。进一步结合自然语言处理方法，对图像特征进行语义映射与文本化表达，通过语义分析实现对现场细微及隐蔽风险特征的识别，从而弥补单一视觉模型在语义理解方面的不足。在此基础上，计算识别得到的风险特征与电网工程相关规范要求之间的相似度，根据匹配结果实现风险区域的精准识别。【结果】为验证本文方法的有效性，构建了包含电缆敷设、变压器安装、杆塔作业及接地施工等多种典型施工场景的图像数据集，共计10 000张高分辨率图像，涵盖不同时间与气象条件。实验结果表明，本文方法能够有效识别现场风险特征，识别结果的正评价概率可稳定保持在96%以上，即在绝大多数情况下能够实现准确风险判别。该方法在保持较高召回率的同时具有较低误报率，表现出较优的综合识别性能，可为电网工程现场安全管理提供可靠的数据支撑。【结论】本文方法通过融合多源技术，实现了复杂电网工程场景下风险特征的精准识别，有效提升了风险识别的准确性，对降低施工安全隐患具有重要的理论意义与工程应用价值。

关键词

电网工程 / 风险特征 / 特征识别 / 卷积神经网络 / 深度挖掘 / 自然语言处理 / 文本信息 / 相似度

基金资助

云南省应用基础研究计划项目(2017FD120)