(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211365112.8 (22)申请日 2022.11.03 (71)申请人 国网浙江省电力有限公司金华供电 公司 地址 321000 浙江省金华市 婺城区双溪西 路420号 (72)发明人 刘洁波　陈新斌　李策策　吴雪峰　 杨怀仁　张伟　黄晓峰　邵敏　 郑晓明　单鑫　潘铭航　陈昊　 谢铖　管伟翔　 (74)专利代理 机构 浙江千克知识产权代理有限 公司 33246 专利代理师 王丰毅 (51)Int.Cl. G08B 21/02(2006.01)H04W 4/02(2018.01) H04W 4/029(2018.01) H04W 64/00(2009.01) G01D 21/02(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于无线辐射感知与多模态数据的高压环 境防护方法 (57)摘要 本发明针对现有技术中高压环境中的作业 人员只能被动安全防护的问题， 提出了一种基于 无线辐射感知与多模态数据的高压环境防护方 法， 属于高压电场预警控制技术领域， 通过搭载 电场强度传感器、 高清深度视觉传感器、 三维定 位传感器、 加速度传感器， 通过 实时场强分析、 视 觉处理与定位和轨迹预测， 对高压环 境的电场分 布、 工人作业画面以及工人在高压作业环境下的 移动路径等多模态数据进行采集、 分析与融合， 综合分析工人在高压环境下作业的安全指数， 以 此为依据进行提 示和预警。 权利要求书1页 说明书5页 附图5页 CN 115424410 A 2022.12.02 CN 115424410 A 1.一种基于无线辐射感知与多模态数据的高压环境防护方法,其特征在于， 搭载电场 强度传感器、 高清深度视觉传感器、 三 维定位传感器、 加速度传感器， 通过实时场强分析、 视 觉处理与定位、 轨迹预测， 对高压环 境的电场分布、 工人作业画 面以及工人在高压作业环 境 下的移动路径多模态数据进行采集、 分析与融合， 综合分析工人在高压环境下作业的安全 指数， 以此为依据进行提 示和预警。 2.根据权利要求1所述的基于无线辐射感知与多模态数据的高压环境防护方法， 其特 征在于， 所述实时场 强分析通过电场 强度传感器获得二维平面内的电场辐 射强度分布， 通 过三维定位传感器获得工人作业时的相对高度， 通过高度与二维平面内的场强分布积分获 得该三维作业区域内的场强总和。 3.根据权利要求1所述的基于无线辐射感知与多模态数据的高压环境防护方法， 其特 征在于， 视觉处理通过高清深度视觉传感器获得工人当前时刻的作业环境图像以及工人当 前时刻与各高压设备的距离， 通过深度学习目标识别算法对高清深度视觉传感器获得的作 业环境图像中的各高压 设备进行识别与标记； 通过尺度不变特征变换方法将距离信息和视 觉处理算法识别出的高压设备 标记进行关联， 取 得工人与不同高压设备之间的距离 。 4.根据权利要求1所述的基于无线辐射感知与多模态数据的高压环境防护方法， 其特 征在于， 定位 算法采用超宽带技 术对工人在作业区域的位置进行 标定。 5.根据权利要求1所述的基于无线辐射感知与多模态数据的高压环境防护方法， 其特 征在于， 所述轨迹预测采用卡尔曼滤波算法， 将工人 的历史运动轨迹与当前时刻加速度传 感器数据作为输入， 预测下一时刻的工人在作业区域的位置 。 6.根据权利要求1所述的基于无线辐射感知与多模态数据的高压环境防护方法， 其特 征在于， 所述多模态数据采用深度神经网络模型进行 数据处理， 具体处 理过程为： 1) 获得三维作业区域内电场辐射强度； 2) 获得作业环境内各高压设备 标记； 3) 获得作业环境内各高压设备与工人之间距离； 4） 获得工人在工作区域内的位置； 5) 将高压设备标记、 高压设备与工人之间距离、 工人在作业区域的位置作为深度神经 网络输入， 将当前电场辐射强度作为深度神经 标签， 对网络进行训练； 6) 利用5)训练完成的深度神经网络模型， 输出下一时刻工人在作业区域所在位置的 电场辐射强度预测值。 7.根据权利要求6所述的基于无线辐射感知与多模态数据的高压环境防护方法， 其特 征在于， 所述的深度神经网络模 型， 采用多层感知机模型作为基本算法框架， 对输入参数进 行归一化， 采用带泄露线性整流函数作为深度神经网络的激活函数， 采用交叉熵函数作为 深度神经网络的损失函数， 采用梯度下降方法对网络进行优化。 8.根据权利要求6所述的基于无线辐射感知与多模态数据的高压环境防护方法， 其特 征在于， 通过深度神经网络模型获得工人所处环 境的电场辐射强度及下一时刻环境电场辐 射强度的预测 值， 以此为依据评估当前高压工作环境的安全系 数， 在安全系 数低于阈值时 对工人进 行提示， 并根据历史动作 记录提示工人导致潜在危险的原因， 实现危险因素溯源， 提高工人的安全意识。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115424410 A 2基于无线辐射感知与多模 态数据的高压环境防护方 法 技术领域 [0001]本发明属于高压电场预警控制技术领域， 具体涉及一种基于无线辐射感知与多模 态数据的高压环境防护方法。 背景技术 [0002]在高压电力行业中， 为保证电力工人进入现场作业时的人身安全， 工人须佩戴电 力作业安全设备。 现有的电力作业安全设备以安全帽与防护服为主， 仅是用绝缘材料制成 的具备日常的头部防护、 减震及当碰到带电导电时有一定的绝缘作用的传统设备， 对于防 止高压电力行业最常见的触电事故， 保护电力工人的安全是绝对不够的。 此外， 部 分同类智 能化产品搭载例如高压检测、 定位模块等监测高压作业现场环境参数 的传感器， 此类设备 能一定程度上提高工人在高压带电环境下的安全性， 如 公开号CN107607798A名为 “触电风 险监测方法及可穿戴设备 ”的申请文件记载了通过电磁 感应传感器获取当前位置的电场强 度， 获取当前位置周围的带电体的电压及其对应的安全距离发出报警。 如公开号为 CN202394375U名为 “一种用于有限空间作业环境安全预警的可佩带式设备 ”的申请文件记 载了能检测出作业环境的有毒有害气体信息， 且能对作业人员生理参数进行实时监测， 为 作业人员意外伤害提供有效预警与防范的可佩戴 式设备。 [0003]只能被动防护， 因此， 有必要以智能感知和智能硬件为手段研制一款新型高压电 力环境作业 安全防护设备。 发明内容 [0004]本发明针对现有技术中高压环境中的作业人员只能被动安全防护的问题， 提出了 一种基于无线辐射感知与多模态数据的高压环境防护方法。 该方法通过电场辐射感知周围 是否存在带有高电压的导体,并通过工人移动过程中高压带电体的场 强分布， 实时分析工 人与带电体的相对位置， 当电力工人离带电导体的距离小于规定的安全距离时， 设备会自 动发出报警信号， 以保护电力作业人员的安全。 [0005]本发明的发明目的是通过以下技术方案实现的： 一种基于无线辐射感知与多模态 数据的高压环境防护方法,搭载电场强度传感器、 高清深度视觉传感器、 三维定位传感器、 加速度传感器， 通过实时场强分析、 视觉处理与定位和轨迹预测， 对高压环境的电场分布、 工人作业画面以及工人在高压作业环境下的移动路径等多模态数据进行采集、 分析与融 合， 综合分析工人在高压环境下作业的安全指数， 以此为依据进行提 示和预警。 [0006]作为优选， 所述实时场强分析算法通过电场强度传感器获得二维平面内 的电场辐 射强度分布， 通过三维定位传感器获得工人作业时的相对高度， 通过高度与二维平面内的 场强分布积分获得 该三维作业区域内的场强总和。 [0007]作为优选， 视觉处理算法通过高清深度视觉传感器获得工人当前时刻的作业环境 图像以及工人当前时刻与各高压设备的距离， 通过深度学习目标识别算法对作业环境内的 各高压设备进行识别与标记； 通过尺度不变特征变换方法将距离信息和视觉处理算法识别说　明　书 1/5 页 3 CN 115424410 A 3