生产现场违章作业智能监控场景,建设“1234”总体框架

广东电网公司人工智能工程建设L导小组 2023 年度D一次会议中强调，在网公司人工智能工程生态下开展场景建设工作，统一技术路线，优化数据供给机制。《广东电网有限责任公司人工智能工程建设方案》确定重点围绕管理赋能体系构建、G质量样本供给及算法赋能提升等工作任务开展人工智能工程建设的工作方针，形成 6 大业务域 11 个场景能力群建设计划，安监域人工智能示范场景建设工作开始启动。江门局作为现场作业人员违章智能识别场景组长单位，围绕样本标注、模型开发、推广应用等核心任务，依托公司技术架构，开展数字安全监盘人视觉类算法、数据分析类算法及智能硬件研发工作。

南方电网数字〔2024〕17 号文“大瓦特”推广应用工作方案要求，强化大瓦特业务域模型（L1）,丰富大瓦特场景模型（L2）,发布大瓦特系列产品,塑造“大瓦特”品牌形象,开展作业风险管控应用示范工程建设。推动“大瓦特”在应急指挥决策管理场景落地应用，实现风险实时识别和预警，提升应急响应及时性。广东电网承接了网公司安监域 1+N 作业风险管控应用大瓦特示范场景建设任务，将相关工作与安监域相关建设基础进行承接结合，持续深化人工智能在安监域的业务场景应用。

基于公司大瓦特生态技术体系，推动安全监管模式再变革 1 大核心愿景，细化 2 大核心目标，依托大瓦特 L0 电力基础大模型、电网人工智能样本标注基地、“数字安全监盘人”功能L先为 3 大核心基础，构建疑 似违章识别、关键工序识别、作业智能数据分析等 3 大核心功能的人工智能推动安监模式变革建设“1234”总体框架。

1)业务人员与 AI 算法的人机协同工作模式

通过视频类算法开展现场违章识别，大数据算法对两票数据开展分析，实现了作业前风险管控、作业中现场监督及作业后审计的全方位智能监督体系。识别结果推送至值班人员作二次人工核实处理，初步在业务层面建立了业务人员与 AI 算法的人机协同工作模式。

2)作业前大数据分析与边缘硬件升级

数字安全监盘人将人工智能赋能现场作业安全管控全过程，在利用视觉类智能识别技术赋能“作业中”（作业行为）核心环节的基础上，应用大数据分析算法赋能“作业前”“作业后”两个环节。（14 项作业前+6 项作业后大数据算法）。此外，利用边缘计算技术，在移动视频终端投放多套算法模型，使其具备自动识别并跟踪重要目标的功能（自动变焦、抗干扰）。

《现场作业违章扣分通用条款》有关 200 项条款中，可以视频识别的作业行为类型是 20 项。

基于人工智能 4.0 平台提供算力支持，针对智慧安监实时摄像数据，实现“实时视频 10s/帧（江门局已试点完成 5s/帧）+历史视频 5s/帧”视频识别能力。相关算法现已在智慧安监系统上线 20 项，现场作业视频类违章识别覆盖率达 100%。

自今年 1 月份以来，“数字安全监盘人”已帮助有关地市局发现了多起严重违章，如：帮助珠三角某地市局发现了杆塔上作业有人调整拉线（A 类）、G处作业不系安全带（A 类）、故意躲避视频（B 类）等违章；帮助粤东某地市局、粤西某地市局发现了电气操作不戴J缘手套(B 类)等违章；帮助粤东某地市局、粤北某地市局发现了故意躲避视频监督等违章。

广东电网安监域人工智能示范场景的推广应用大幅减轻安监域监盘人员工作量。以G处作业关键工序为例，推广“数字安全监盘人”后，平台可以智能识别含登G作业关键工序的作业行为图片，地市局作业监控中心仅需 1 名值班人员每日花费 30 分钟即完成全部作业有关登G作业关键工序的安全监督。而传统的视频督查，需 2 名 监盘人员工作时间 8 小时寻找局部的关键工序开展监督。