人工智能技术在电力基建领域的研究与实践

付晓艳

摘要：近年来，电网投资额不断扩大，主配網施工项目不断增加，同时对于设备物资、安全管理、施工进度、施工质量、造价信息等提出了更精细的管控要求。在这一形势下，传统的人工巡视、手工纸质记录等监管方式，已经无法满足电力项目高质量建设的要求。基于此，本文对电力基建工程中人工智能技术进行探究。

关键词：人工智能;智慧工地;电力基建

一、概述

在人员管理方面，通过视频监控、动态人脸识别、行为识别等技术，有效解决施工队伍流动性大、工人随意进出、身份难以验证、人员违章制止不及时、站班会无法监控等问题。在现场监测方面，通过环境监测、车牌识别、智能抄表等技术，助力项目管理人员更全面、更客观掌控工地状态，做出更准确的管理决策。在高风险作业监测方面，对深基坑、高支模、机械吊装等作业部署传感设备，实时监测机械设备数据，结合大数据统计分析和趋势评估，提升人身、机械安全隐患防控效率。在BIM应用方面，优化设计方案、施工人员和物料分配;开展安全技术专项方案可视化交底，提高现场安全管控水平;形成项目建设全过程完整数据资产，为资产全生命周期管理、数字化移交、智慧运维打好基础。在问题在线管理方面，结合平台配套的移动应用APP，安全质量的日常巡查、发布存在问题、反馈整改进度、问题复查闭环均可在现场实时开展，有效避免安全质量管理出现“两张皮”情况。同时，需与“6+1”、现场移动APP等业务平台实现了互联互通，实现了网、省、地和项目四个层级数据的抓取、归集、统计与呈现，可以满足不同管理人员的运营管控需求。

二、系统设计与实现

（一）应用功能描述

智慧项目管控平台实现的功能包括项目总览、环境监测、设备监测、现场监管等。①项目管理。对项目概况、人员管理、质量管理、安全管理、监理管理、文档管理进行高效管理，通过图形数据，实时动态统计分析，方便管理人员实时了解项目信息，减少质量和安全隐患，掌握整个项目运转情况。②环境监测。通过实时监测现场温湿度、扬尘PM值、风速、火灾、噪音、天气等施工环境，分析数据预判环境变化，自动启动环境调节设备，保证现场人员施工环境安全。3.危大工程监测。通过实时监测并记录塔吊、深基坑、高支模、设备资产等危大工程实施状态信息，开展大数据统计分析和趋势评估，超出正常值时即刻预警，提升人身、机械安全隐患防控效率。4现场监管。利用视频监控设备对现场视频监控、站班会、安全行为监控、电子周界识别、车辆识别、车辆运输监测、门闸、用水用电管理、移动安全质量监测等现场情况进行监管，实时记录现场人员和设备行为信息，预警现场异常情况，保障人员作业安全。5高级应用功能。能与相关业务系统进行数据对接，实现业务数据联动分析、动态监控管理KPI，并集成BIM的轻量化应用。利用VR、无人机、红外热成像技术、3D打印、智能机器人等智能巡检设备实现智能应用场景管控和建设功能。

（二）软件体系架构

为了构建安全性、可靠性、可伸缩性、高可用性和扩展性的应用系统平台，系统采用SOA（Service-Oriented Architecture）面向服务的体系结构，避免产生信息孤岛，实现系统资源最大限度利用，降低企业数据整合的成本，同时也方便以后的扩展。具体实现上，在系统平台的应用架构上通过成熟、标准J2EE（Java 2 Enterprise Edition）架构实现，在数据采集处理上采用C/C++开发。J2EE体系结构通常包括客户端、展示层、业务逻辑层、数据存储层等。①客户端：系统的应用操作端采用浏览器模式（Brows-er），对于一些必须插件，通过JAVA Web Start技术对客户端的自动下载，安装和版本升级，真正实现零客户端。②展示层：采用JavaScript、Servlet、AJAX、HTML、JSP、taglib等展示层组件，利用展示层的常用设计模式及开发框架，客户端界面采用HTTPiHTTPS/XMLHTTP等方式与WEB应用服务器通讯。③业务逻辑层：运行平台采用J2EE应用服务器，业务逻辑的实现是通过J2EE核心设计模式开发逻辑组件，在J2EE应用服务器上以SOA组件的形式进行部署及运行，提供各种服务支撑系统功能。采用基于数据处理构件和JDBC、O-Rmapping. CMP所组成的数据持久性框架，实现对数据层的数据进行访问、存储。

（三）关键技术

1.大数据技术

①文件系统实现方案。针对计量数据计算等涉及对大量的数据表的复杂的关联查询（卡迪尔乘积非常大、涉及的库表多）的系统应用，这些应用严重占用数据库服务器的1/0及CPU、内存资源，我们引入文件系统的概念，将数据存储到专有格式的文件中。这样可大大加快“单表”查询速度。②实时数据库实现方案。针对客户节点需要常态访问的参数和实时数据的应用，我们引入了实时数据库服务器的概念，将这些客户节点需要访问的参数和实时数据和需长期保留的各类服务实时存在应用服务器内存中，把大部分业务应用对数据库的访问转变为对应用服务器的实时数据库的访问，把对硬盘等存储设备的读写操作转为对内存的读写操作，减少了对数据服务器的压力，大大提高了系统整体性能，增强了系统的稳定性和可用性。

2.人工智能技术

①人脸检测抓拍。在监控画面中出现人脸时，可以自动检测到人脸，然后对人脸进行抠图处理并以元数据的方式上传。在智能网络摄像机的WEB页面中，可以实时观看对应检测到的人脸以长方形框框出。当同一个人脸在画面中持续出现时，摄像机会根据要求扣取一张质量最好的小图以元数据的方式上传，所谓的质量最好一般是提供给平台端人脸对比或识别使用，一般认为正面可看到双瞳、图像清晰。与系统备案的人员图像比对，完成人员的身份、权限识别。②车牌识别。当车辆经过画面视野时，车牌识别算法先对车辆进行检测并跟踪，在跟踪过程中定位出车牌的位置，具体的车牌定位出来之后，对车牌进行预处理，如车牌的去模糊化、车牌的矫正处理等等，最后再进行车牌识别，几个步骤相辅相成，每一个步骤都有会车牌识别的召回率及准确率。③安全帽识别。当监控画面中持续出现时，系统会根据要求扣取一张质量最好的小图以元数据的方式上传，所谓的质量最好一般是提供给平台端人脸对比或识别使用，一般认为正面可看到双瞳、图像清晰。

三、结束语

先进的人工智能技术已深刻改变了人们的工作、生活方式，也为基建项目管理走向科学智能、集成高效创造了无限可能。我们期望，通过智慧工地整体解决方案，让每一个施工者安全作业，让每一个管理者高效从容，让每一个项目圆满建成，助力电力基建走向智慧、走向更好的未来！

参考文献：

[1]曾凝霜，刘琰，徐波，等基于BIM的智慧工地管理体系框架研究[J].施工技术，2015，44（10）：96-100

[2]赵波，黄超.浅谈云存储技术在数字工地中的应用[C].第七届中国智慧城市建设技术研讨会论文集，2012：102-106