01行业痛点
电力行业安全事故多发，作业人员违规行为无法得到预警和控制。
各种危险违规作业，仍是造成伤亡事故的间接原因。
（图片来源于网络截图，侵联删）传统巡检高度依赖人力，通常是人工巡检为主，常规监控、无人机等为辅来实施远程监控。这种巡检方式劳动强度大、故障发现及时性差，对于违规行为不能第一时间发现，无法实现全方位、全过程的安全巡检和管控。
诸多问题让电网企业焦头烂额，广州鲲鹏物联针对当前电力行业中存在的业务痛点和需求，推出如下智慧电力系列算法。结合AI智能分析算法，对“人的不安全行为”、“物的不安全状态”、“环境的不安全因素”实现监控智能化、实时化分析和隐患告警。
（图片来源于视觉中国，侵联删）02AI智能监测场景有哪些？
应用场景一：人员的不安全行为识别
人员安全是电力安全管理重点中的重点，人员行为识别算法实时监控作业人员的工作状态，一旦识别、分析出如不戴安全带/安全帽、人员聚集、摔倒、攀爬倚靠等不安全行为隐患，立即进行语音报警提醒，辅助管理者直观掌握作业人员的工作状态，减少因违规作业造成的伤亡事故。
应用场景二：环境的不安全因素识别
异物识别算法
郊外的电塔上常常会有鸟巢、废弃布料等异物，而靠近城市的电塔，时不时成为居民的晾晒场。异物如不能及时发现、清除，会引起线路跳闸，影响电网的安全稳定运行，甚至可能会引发人员触电危险。
异物识别算法实时监测电线塔情况，当发现电线塔上出现异物时，主动触发报警，并进行声光提示，通知相关管理人员及时清理。
火焰/烟雾识别算法
火焰/烟雾识别算法可对监控范围内的明火、烟雾进行自动识别、实时报警并进行声光提示，通知管理人员及时处理，做到出现火情第一时间发现、解决，将火情扼杀在萌芽状态。
应用场景三：电力设备状态识别
电力设备是电力安全生产和电网安全运行的基础，但电力设备在日常运行过程中难免会出现一些异常状态，如绝缘子破裂、金属件锈蚀等，人眼视觉受限，仅依靠人力无法及时发现，给设备安全运行造成隐患。
（图片来源于视觉中国，侵联删）在无人机挂载摄像头内植入电力设备识别算法，AI助力下的无人机在识别的速度和精确度上明显比人力巡检占有优势，通过无人机对设备状态的智能诊断和异常预警，当识别到设备存在金属件腐蚀等异常状态时，将立即报警告知管理员，让工作人员无需外出也能对大面积区域进行全天候监视，降低电力作业的安全风险。
应用场景四：无线自组网
电塔大多位处人烟稀少、范围广泛的郊区，传统运营商有线网络远距离通信速率差，无法对巡检范围进行全覆盖，无人机等监控设备巡检时易受到网络不稳定因素影响，采集到的作业影像、图像无法传回监控平台处。
无线宽带自组网无需进行铺设线缆和缴纳流量费，即可在管辖范围内进行无线网络覆盖和网络延伸效果，现场监控设备摆脱了有线网络线缆的束缚，降低移动中造成的通讯故障，防止因网线被破坏而导致的无法监控事件，解决网络不通畅问题。
更多应用场景：
除此之外，智慧电力系列算法还包括车辆、电线杆倒伏等系列识别算法，广州鲲鹏物联致力为智慧电力行业提供更多解决方案。
智慧电力系列算法融合了AI、物联网等技术，实现电力安全应急事件的动态感知、智能分析，减少了电力作业员工违章行为次数，及时发现设备和环境事故隐患，提高了电力安全生产的智能化管理水平。
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