可视化智慧AI预警与火电厂控制系统联动方法及装置与流程

可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动方法及装置
技术领域
1.本文件涉及ai预警技术领域，尤其涉及一种可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动方法及装置。


背景技术：

2.现有的联动保护方式分为两种，一种是通过可编程控制器对现场反馈回来的开关量信号做联锁保护，但是无法对不属于本控制系统的物体，特别是针对人和运动物体进行移动检测。二是通过视觉传感器对移动的人进行移动侦测行。传统的视频监控只能起到对现场物体进行监控的目的，作为监控和历史查询使用，无法智能的识别危险模式、无法识别安全防护是否穿戴、无法识别运动物体等问题。安全防护对违规操作的统计由人工方式进行统计，效率低下，而且ai视觉报警与传统dcs间存在数据壁垒，两者无法实现数据交换。


技术实现要素：

3.本说明书一个或多个实施例提供了一种可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动方法及装置，旨在解决上述问题。
4.本说明书一个或多个实施例提供了一种可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动方法，包括：
5.s1、对脱硫系统的不同设备区域根据预设的布置方案设置预设个数的视觉采集前端；
6.s2、通过视觉采集前端采集脱硫系统设备区域的活动图像；
7.s3、将活动图像发送到ai算法服务器，ai算法服务器对活动图像进行预处理后通过ai算法服务器内置的验证模型进行验证，获取验证结果；
8.s4、将验证结果发送到所述web服务器，通过web服务器查看所述验证结果。
9.本说明书一个或多个实施例提供了一种可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动装置，包括：预设个数的视觉采集前端、ai算法服务器、web服务器以及数据服务器；
10.预设个数的视觉采集前端通过集线器与ai算法服务器、web服务器以及数据服务器连接；
11.视觉采集前端包括用于采集脱硫系统设备区域的活动图像，将活动图像发送到ai算法服务器，ai算法服务器对所述活动图像进行预处理后通过ai算法服务器内置的验证模型进行验证，获取验证结果；并将验证结果发送到web服务器，通过web服务器查看验证结果。
12.采用本发明实施例，具备如下有益效果：
13.1、解决传统控制系统无法智能的识别危险模式，识别安全防护是否穿戴，识别运动物体等不足。
14.2、解决原有安全防护对违规操作的统计，由人工方式向数字化统计转变；
15.3、解决数据壁垒，实现ai视觉报警与传统dcs间间数据交换。
附图说明
16.为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
17.图1为本发明实施例提供的可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动方法的流程图；
18.图2为本发明实施例提供的可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动装置的示意图；
19.图3为本发明实施例提供的可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动方法的识别流程。
具体实施方式
20.为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本文件的保护范围。
21.方法实施例
22.本发明实施例提供了一种可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动方法，图1为本发明实施例的可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动方法的流程图，根据图1所示，本发明实施例的可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动方法具体包括：
23.s1、对脱硫系统的不同设备区域根据预设的布置方案设置预设个数的视觉采集前端；具体包括：预设采集点布设密度，预设采集点的布设角度，根据所示布设密度以及所示布设角度对所示视觉采集前端进行布设。
24.s2、通过视觉采集前端采集所述脱硫系统设备区域的活动图像；具体包括：
25.通过预设个数的视觉采集前端对脱硫系统设备区域内的活动目标进行监测，并对活动目标进行标号；
26.对每个活动目标通过视觉采集前端采集不同角度的活动数据；
27.将活动数据按照标号进行分类后发送到ai算法服务器。
28.s3、将活动图像发送到ai算法服务器，ai算法服务器对活动图像进行预处理后通过ai算法服务器内置的验证模型进行验证，获取验证结果；其中，ai算法服务器对活动图像进行预处理具体包括：
29.用活动图像中像素点领域灰度值的中值代替原像素点的灰度值，去除噪声。
30.通过ai算法服务器内置的验证模型进行验证具体包括：
31.s31、将视觉采集前端采集的活动图像与员工图像信息库进行对比，若活动图像与员工图像信息库中的图像对比成功，则执行s32，若活动图像与员工图像信息库中的图像对比不成功则对非法闯入人员进行预警；
32.s32、对活动图像进行安全帽智能对比以及人员着装智能对比获取第一比对结果
和第二比对结果。
33.若验证结果的误差若超过预设的误差，则对验证模型进行优化。
34.s4、将验证结果发送到web服务器，通过web服务器查看验证结果。
35.进一步，本发明实施例的可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动方法进一步包括：预先采集工作人员的人脸图像构建员工信息库，并将员工信息库作为训练数据输入ai算法服务器内置的验证模型中进行训练。
36.进一步，本发明实施例的可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动方法进一步包括：
37.根据所述验证结果与所述火电厂控制系统进行联动，如图3为本发明实施例提供的可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动方法的识别流程。
38.采用本发明实施例，具备如下有益效果：
39.1、提高脱硫系统设备区内设备的安全监控等级，更大限度的减少人员误入带来的系统风险。
40.2、通过ai系统集成的分支模型，实现对操作人员安全防护佩戴情况的监控，同时记录在数据服务器，方便用户查询。
41.装置实施例
42.本发明实施例提供一种可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动装置，图2为本发明实施例的可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动装置的示意图，根据图2所示，本发明实施例的可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动装置具体包括：
43.预设个数的视觉采集前端、ai算法服务器、web服务器以及数据服务器；
44.预设个数的视觉采集前端通过集线器与所述ai算法服务器、web服务器以及数据服务器连接；
45.视觉采集前端包括用于采集脱硫系统设备区域的活动图像，将活动图像发送到ai算法服务器，ai算法服务器对所述活动图像进行预处理后通过ai算法服务器内置的验证模型进行验证，获取验证结果；并将验证结果发送到web服务器，通过web服务器查看所述验证结果。
46.预设个数的视觉采集前端在设置时，需要通过对脱硫系统不同设备区进行实际勘察，对脱水胶带要增加采集点布设密度，确认最佳数据采集角度来不布置视觉采集前端。
47.架设千兆专用数据网络，采用cat6标准电缆，减少信号在传输中的损耗。
48.在电子间架设服务器机柜，其中安装数据服务器，ai服务器，千兆交换机等必要设备。
49.对定点安装的视觉采集前端做ip定义，对服务器进行ip定义，对web服务器进行初始化。
50.安装软件获取图形数据，根据保护规则做图像预处理，每个动作400张图片，构建应用模型。
51.模型训练与模型验证，不断的积累素材，反复训练，验证，利用遗传算法获得精准模型，并对具体视频前端做数据下发部署，实现模型与前端的模式匹配。
52.通过模型判断出的结果进行验证，并通过数据动作卡与dcs系统进行联动，保护设备使用安全。
53.可以通过web服务器对已经完成对比的数据进行访问，查看模型识别数据记录。
54.对识别误差超过2％的数据要进行优化学习，以确保数据使用准确。
55.采用本发明实施例，具备如下有益效果：
56.1、提高脱硫系统设备区内设备的安全监控等级，更大限度的减少人员误入带来的系统风险。
57.2、通过ai系统集成的分支模型，实现对操作人员安全防护佩戴情况的监控，同时记录在数据服务器，方便用户查询。
58.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

技术特征：
1.一种可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动方法，其特征在于，包括：s1、对脱硫系统的不同设备区域根据预设的布置方案设置预设个数的视觉采集前端；s2、通过所述视觉采集前端采集所述脱硫系统设备区域的活动图像；s3、将所述活动图像发送到ai算法服务器，所述ai算法服务器对所述活动图像进行预处理后通过所述ai算法服务器内置的验证模型进行验证，获取验证结果；s4、将所述验证结果发送到所述web服务器，通过所述web服务器查看所述验证结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：预先采集工作人员的人脸图像构建员工信息库，并将所述员工信息库作为训练数据输入所述ai算法服务器内置的验证模型中进行训练。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的布置方案具服务器体包括：预设采集点布设密度，预设采集点的布设角度，根据所示布设密度以及所示布设角度对所示视觉采集前端进行布设。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：通过所述预设个数的视觉采集前端对所述脱硫系统设备区域内的活动目标进行监测，并对所述活动目标进行标号；对所述每个活动目标通过所述视觉采集前端采集不同角度的活动数据；将所述活动数据按照所述标号进行分类后发送到所述ai算法服务器。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s3中的ai算法服务器对所述活动图像进行预处理具体包括：用所述活动图像中像素点领域灰度值的中值代替原像素点的灰度值，去除噪声。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤s3中通过所述ai算法服务器内置的验证模型进行验证具体包括：s31、将所述视觉采集前端采集的活动图像与所述员工图像信息库进行对比，若所述活动图像与所述与所述员工图像信息库中的图像对比成功，则执行s32，若所述活动图像与所述与所述员工图像信息库中的图像对比不成功则对非法闯入人员进行预警；s32、对述活动图像进行安全帽智能对比以及人员着装智能对比获取第一比对结果和第二比对结果。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s3中验证结果的误差若超过预设的误差，则对所述验证模型进行优化。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：根据所述验证结果与所述火电厂控制系统进行联动。9.一种可视化智慧ai预警与火电厂控制系统联动装置，其特征在于，包括：预设个数的视觉采集前端、ai算法服务器、web服务器以及数据服务器；所述预设个数的视觉采集前端通过集线器与所述ai算法服务器、web服务器以及数据服务器连接；所述视觉采集前端包括用于采集脱硫系统设备区域的活动图像，将所述活动图像发送到ai算法服务器，所述ai算法服务器对所述活动图像进行预处理后通过所述ai算法服务器内置的验证模型进行验证，获取验证结果；并将所述验证结果发送到所述web服务器，通过所述web服务器查看所述验证结果。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述视觉采集前端与所述ai算法服务器、web服务器以及数据服务器之间架设千兆专用数据网络，采用cat6标准电缆连接。

技术总结
本说明书实施例提供了一种可视化智慧AI预警与火电厂控制系统联动方法及装置，其中，方法包括：对脱硫系统的不同设备区域根据预设的布置方案设置预设个数的视觉采集前端；通过视觉采集前端采集所述脱硫系统设备区域的活动图像；将活动图像发送到AI算法服务器，所述AI算法服务器对活动图像进行预处理后通过所述AI算法服务器内置的验证模型进行验证，获取验证结果；将验证结果发送到WEB服务器，通过WEB服务器查看所述验证结果。以解决针对脱硫系统安全防护的监测问题，从防闯入、规避未佩戴风险等多方面解决了安全生产中可能存在的隐患。隐患。隐患。


技术研发人员：赵昱昊 汪强 司菲 李亚芹 韩超 王延红 许文琪 刘小芳 于淼 徐敬轩 葛旭 崔浩 穆桐
受保护的技术使用者：华能大庆热电有限公司
技术研发日：2023.04.17
技术公布日：2023/7/25