Real-time Behavioral Safety Warning for Power Operators Based on Multi-source Data
(1. State Grid Information and Communication Industry Group Co., Ltd., Beijing 102211, China;
2. State Grid Tianjin Electric Power Company, Tianjin 300010, China)
ZHANG Nan, LI Wen-jing, LIU Cai, XIE Ke, MA Shi-qian, XIAO Jun-hao, ZOU Feng. Real-time Behavioral Safety Warning for Power Operators Based on Multi-source Data[J]. Computer and Modernization, 2023, 0(10): 84-91.
[1] 徐加银,汪涛,王加庆,等. 考虑微电网灵活性资源属性的配电网规划方法[J]. 电力建设, 2022,43(6):84-92.
[2] 段俊. 安全管理体系在营销型企业中的应用——评《杜邦安全管理》[J]. 中国安全生产科学技术, 2020,16(1):190.
[3] JEHRING J. Book review: Industrial accident prevention: A scientific approach[J]. Industrial and Labor Relations Review, 1951,4(4):609.
[4] 佟瑞鹏,范冰倩,孙宁昊,等. 地铁施工作业人员不安全行为靶向干预方法[J]. 中国安全科学学报, 2022,32(6):10-16.
[5] 屈文谦,邱志斌,廖才波,等. 基于YOLOv3的电网作业人员安全帽佩戴检测[J]. 中国安全生产科学技术, 2022,18(2):214-219.
[6] 王志忠. 铁路施工安全管理的桎梏及应对[J]. 中国安全科学学报, 2021,31(S1):56-61.
[7] 谭琴. 建筑工人不安全行为系统分析及仿真研究[D]. 重庆:重庆大学, 2019.
[8] 王超凡,王柏淋,盛果妮,等. 基于表情识别技术的独居老人智能监护系统[J]. 计算机科学与应用, 2022,12(4):941-946.
[9] 盖荣丽,蔡建荣,王诗宇,等. 卷积神经网络在图像识别中的应用研究综述[J]. 小型微型计算机系统, 2021,42(9):1980-1984.
[10] 胡凯,郑翡,卢飞宇,等. 基于深度学习的行为识别算法综述[J]. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2021,13(6):730-743.
[11] 谢逸,张竞文,李韬,等. 基于视频监控的地铁施工不安全行为检测预警[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2019,47(10):46-51.
[12] 颜廷良. 基于机器学习和图像识别的电力作业现场安全监督[J]. 光源与照明, 2021(6):147-148.
[13] 高翔. 基于视频深度学习的人物行为分析与社交关系识别[D]. 南京:南京邮电大学, 2017.
[14] 贾广社,何长全,陈玉婷,等. 跨层次视角下建筑工人安全行为预警[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2019,47(4):568-574.
[15] 石娟,常丁懿,郑鹏. 基于BP神经网络的建筑工人不安全行为预警模型[J]. 中国安全科学学报, 2022,32(1):27-33.
[16] 莫俊文,王锐锐. 基于HLM-BP的高海拔隧道施工人员不安全行为预警研究[J]. 铁道科学与工程学报, 2023,20(3):1116-1126.
[17] 李雯静,刘鑫. 基于深度学习的井下人员不安全行为识别与预警系统研究[J]. 金属矿山, 2023(3):177-184.
[18] 王鸿,邓元实,常政威,等. 基于深度学习的电力作业人员行为识别技术[J]. 四川电力技术, 2022,45(3):23-28.
[19] 王时威. 基于深度学习的电力作业异常行为识别系统的设计与实现[D]. 武汉:武汉纺织大学, 2021.
[20] 于用庆,邹树琪,张兴军. 基于BIM技术与定位技术的地铁施工人员安全预警[J]. 城市轨道交通研究, 2021,24(6):129-132.
[21] 席志红,冯宇. 基于改进型C3D网络的人体行为识别算法[J]. 应用科技, 2021,48(5):47-53.
[22] KARPATHY A, TODERICI G, SHETTY S, et al. Large-scale video classification with convolutional neural networks[C]// Proceedings of the 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2014:1725-1732.
[23] SIMONYAN K, ZISSERMAN A. Two-stream convolutional networks for action recognition in videos[C]// Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems. 2014,1:568-576.
[24] SHI Y M, TIAN Y H, WANG Y W, et al. Sequential deep trajectory descriptor for action recognition with three-stream CNN[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2017,19(7):1510-1520.
[25] WANG Y L, WANG S H, TANG J L, et al. Hierarchical attention network for action recognition in videos[J]. arXiv preprint arXiv:1607.06416, 2016.
[26] KIM D, CHO D, KWEON I S. Self-supervised video representation learning with space-time cubic puzzles[C]// Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2019,33(1):8545-8552.
[27] LEE H Y, HUANG J B, SINGH M, et al. Unsupervised representation learning by sorting sequences[C]// Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Computer Vision. 2017:667-676.
[28] SAYED N, BRATTOLI B, OMMER B. Cross and learn: Cross-modal self-supervision[C]// Proceedings of the 2018 German Conference on Pattern Recognition. 2018:228-243.
[29]FERNANDO B, BILEN H, GAVVES E, et al. Self-supervised video representation learning with odd-one-out networks[C]// Proceedings of the 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017:5729-5738.
[30] MISRA I, ZITNICK C L, HEBERT M. Shuffle and learn: Unsupervised learning using temporal order verification[C]// Proceedings of the 2016 European Conference on Computer Vision. 2016:527-544.
[31] TAO L, WANG X T, YAMASAKI T. Self-supervised video representation learning using inter-intra contrastive framework[C]// Proceedings of the 28th ACM International Conference on Multimedia. 2020:2193-2201.