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随着电力行业对视频安全监控认识的加深以及大数据、云计算、物联网以及人工智能等一系列技术的发展,目前,电力行业在智能视频监督方面也进行了诸多探索和研究。一方面,电力企业大多已做到了视频监控硬件的升级;另一方面,电力行业也涌现出了各种智能化分析算法。
“但是,据我们了解,电力行业现有的基于视频图像进行人员安全监控的智能视频监督,大多仅可简单对人员的行为进行识别预警。”谭守标谈到,“由于二维平面识别等算法限制,多数智能视频监督无法对目标的相对位置进行识别,亦无法进行带电安全距离、施工机械下危险区域、人员的倒地等行为识别预警。”
例如,在变电站的安全管理中,变电站工作人员会走错间隔造成误操作,现有技术无法准确的实现人员位置定位从而防止误入间隔;现有技术亦无法对人员作业区域进行准确管控,无法准确实现带电距离的管控(人员的攀爬、升高车、吊臂的工作范围),无法实现施工机械下危险区域的自动计算、预警等。如何提高变电站等行为作业现场安全管控水平,已成为电力生产过程中的亟须解决的难题。
致力于电力行业AI智能视频管控系统研究
为电力生产解难题
炬视科技创始人、现年45岁的谭守标硕士和博士学的都是计算机专业,他研究的领域就是计算机视觉方向。如今,他带领的团队也主要研究电力行业的AI智能视频管控系统——以Al视觉技术为核心专注于算法层的电力视觉产品及解决方案。
“就拿变电运维管理来说,”谭守标谈到,“变电站是电力系统生产活动的重要部分,人员日常巡视、倒闸操作、运行维护、设备检修、事故或违规处理等作业行为在变电站中的大量开展。如何有效管控变电站现场的作业行为,《基于现场场景三维估计的人员跟踪及行为识别管控算法研究》应运而生。”
据了解,该算法研究立足于实际,采用理论研究和现场运行相结合的研究方法,深入开展面向结构化场景的先验知识库构建、相机参数标定及姿态估计、单目场景目标几何量测、双目多目几何测量,作业人员及跟踪及行为识别等内容的研究,使用覆盖各区域的高清摄像头及智能视频智能分析装置,实现依据工作票内容、操作票内容的人员进行动态跟踪、特定施工区域管控、危险行为识别、工作人员防误操作的监测、人员定位、轨迹跟踪识别功能、机械车辆通道内的高度估计及危险区域的自动计算预警等实时智能管控功能。对现场人员作业的安全管控具有重大意义。
“除此之外,变电站基于双目立体视觉三维重建技术周界防护解决方案、行为安全智能视频监控系统建设方案等算法与方案也在现实需要中不断被团队研究、创造出来。”谭守标透露,“团队还在如何进一步提升AI智能进行深入研究,现有的深度学习模型都是单点识别,且是基于画面相似度而不是几何形状。团队已基于数据中台搭建集成知识推理、三维计算、视觉计算的智能算法平台,让视觉插上知识的翅膀,有望实现AI智能的进一步腾飞。”
“股权留人”
——核心竞争力还有人才
谈到核心竞争力,谭守标与炬视科技联合创始人朱兆亚一致认为,除了算法,还有人才。谭守标作为企业创始人,本身就是中科大计算机应用博士,而企业的首席专家英国牛津大学信息工程博士邵岭更是师从英国视觉与图像之父——Mike Brady爵士。
去年,炬视科技完成了一次由合肥市创投作为投资方的融资。今年正在进行安徽省高新投的融资。主要用于炬视科技人才引进、产品研发及市场推广,未来也将继续在电力行业研发出更多智能化产品及解决方案,用AI视觉技术与产品为传统行业带来价值和改变。
朱兆亚表示:“炬视科技就是希望未来能用‘股权留人’,让人才成为公司的联合创始人!”
得益于多年的经验积累和对人才的重视,目前,炬视科技具有智能行为管控、设备状态识别检测、输电线路综合智能隐患识别分析三大类数十种算法,其中智能行为管控、设备状态识别检测在开放式场景中精准度均达到了98%以上。朱兆亚表示:“炬视科技已经与国内数十家用户和行业集成商达成重要合作。譬如,智能变电站作业现场行为管控系统已在南网某220kVxx电站应用;三维虚拟周界立体防护智能管控系统已在国网某变电站应用;新建工程项目AI视觉大数据安全平台、电厂智能融合视频监控系统已被国华神华某电厂2×1000MW燃煤机组所采用。”
市场对接、人才招聘
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