一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统的制作方法

本发明涉及高坠预警防护领域，尤其涉及一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统。

背景技术：

1、输电线路铁塔高坠预警与防护系统是一个综合性的安全管理系统，旨在通过先进的技术手段提高输电线路铁塔高空作业的安全性，预防高空坠落事故的发生，并在紧急情况下提供有效的防护措施，输电线路铁塔高坠预警与防护系统通过数据采集、数据处理与分析、预警发布与响应、防护设备启动以及监控与指挥等模块协同工作，实现对高空作业安全的全面监控和有效防护，而现有技术下的输电线路铁塔高坠预警与防护系统的预警算法依赖于数据采集的准确性和完整性，但在实际应用中，由于环境复杂、设备精度限制等因素，可能导致采集到的数据存在误差，从而影响预警算法的准确性。

技术实现思路

1、为了克服现有技术下的输电线路铁塔高坠预警与防护系统在实际应用中，由于环境复杂、设备精度限制等因素，可能导致采集到的数据存在误差，从而影响预警算法的准确性的问题。

2、本发明的技术方案为：一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统，包括有：

3、数据采集模块，用于实时监测铁塔形变点的空间位移、线路沉降和倾斜状态，并对铁塔和作业人员位置进行定位，跟踪作业人员位置及状态；

4、数据分析模块，用于采用边缘计算的方法对数据进行预处理和实时分析，并采用深度学习算法结合大数据进行模型训练，根据实时数据变化和环境因素，自动调整预警阈值，以适应不同工况下的安全需求；

5、预警响应模块，用于在检测到危险情况时，向相关人员发布预警信息，并根据预警信息评估风险等级，生成应急响应方案；

6、防护执行模块，用于在紧急情况下对铁塔上的防护设备进行执行快速锁定或释放以响应并保护作业人员的安全；

7、监控指挥中心，用于对铁塔及作业现场进行实时监控，同时用于构建智能指挥调度平台，实现远程实时监控、资源调度和应急指挥。

8、优选的，通过数据采集模块实时监测铁塔形变点的空间位移、线路沉降和倾斜状态，并对铁塔和作业人员位置进行定位，跟踪作业人员位置及状态；通过数据分析模块采用边缘计算的方法对数据进行预处理和实时分析，并采用深度学习算法结合大数据进行模型训练，根据实时数据变化和环境因素，自动调整预警阈值，以适应不同工况下的安全需求；通过预警响应模块在检测到危险情况时，向相关人员发布预警信息，并根据预警信息评估风险等级，生成应急响应方案；通过防护执行模块在紧急情况下对铁塔上的防护设备进行执行快速锁定或释放以响应并保护作业人员的安全；通过监控指挥中心对铁塔及作业现场进行实时监控，同时用于构建智能指挥调度平台，实现远程实时监控、资源调度和应急指挥。

9、作为优选，数据采集模块包括有传感器阵列单元、gps定位单元和智能穿戴设备；传感器阵列单元包括有倾角传感器、加速度传感器、位移传感器以及高清摄像头，以用于实时监测铁塔形变点的空间位移、线路沉降及倾斜状态；gps定位单元用于采用北斗和gps双模定位技术，提高地理位置信息的精度和可靠性，特别是在复杂环境下的定位能力；智能穿戴设备为针对高空作业人员作业配备的集成有生命体征监测、姿态识别和紧急呼叫功能的穿戴设备，用于实时跟踪其健康状态和安全状况。

10、作为优选，数据采集模块在工作时，包括以下步骤：

11、s101：启动系统，执行自检程序，检查所有传感器、摄像机、定位设备以及智能穿戴设备的硬件连接状态；

12、s102：加载数据采集模块的软件程序，包括数据采集算法、数据预处理算法、加密算法；

13、s103：配置数据采集参数，包括采样频率、数据格式、存储路径；

14、s104：对高精度传感器进行校准，确保测量数据的准确性，包括倾角传感器、加速度传感器、位移传感器等的零点校准和灵敏度调整；

15、s105：根据预设的采样频率，启动传感器进行数据采集；

16、s106：启动摄像机捕获铁塔及作业现场的视频图像，并确保视频流传输稳定；

17、s107：从传感器和摄像机实时获取原始数据，包括物理量测量值、视频帧；将数据暂存于边缘计算设备的本地存储中；

18、s108：为每个数据点添加精确的时间戳，确保数据的时间顺序和同步性；

19、s109：将数据传输至数据分析模块。

20、作为优选，数据分析模块包括有边缘计算单元、深度学习优化算法单元和阈值调整单元；边缘计算单元用于初步的数据预处理和实时分析，减少数据传输延迟；深度学习优化算法单元采用卷积神经网络cnn和长短时记忆网络lstm模型结合大数据进行模型训练，提高预警算法的准确性和预测能力；阈值调整单元用于根据实时数据变化和环境因素，自动调整预警阈值，以适应不同工况下的安全需求。

21、作为优选，数据分析模块在工作时，包括以下步骤：

22、s201：从数据采集模块接收实时传输的数据包，包括传感器数据、定位信息、智能穿戴设备数据；

23、s202：进行数据完整性校验，检查数据的时间戳和序列号，确保数据的时序性和连续性；

24、s203：对接收到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、滤波和压缩；

25、s204：在数据预处理完成后，从清洗和滤波后的数据中提取关键特征；

26、s205：对于倾角传感器数据，使用傅里叶变换提取频率特征，以识别铁塔的振动模式；对于加速度传感器，通过计算加速度的均方根值评估铁塔的晃动程度；

27、s206：利用卷积神经网络cnn对视频帧进行特征提取，视频数据经过cnn处理后，得到一系列特征图，表示铁塔的不同视觉特征，识别铁塔结构的形变或异常行为；

28、s207：通过心率变异性分析hrv算法提取穿戴者的生理状态特征，评估其健康状况和工作负荷；

29、s208：将来自不同传感器和设备的特征参数进行融合，形成综合的特征向量；将不同来源的特征向量直接拼接成一个更长的向量，根据特征的重要性给予不同的权重，然后进行加权求和，使用自动编码器将特征之间的关系进行融合；

30、s209：选择长短期记忆网络lstm作为预测模型；

31、s210：使用历史数据和部分实时数据对lstm模型进行训练，将特征向量作为输入，铁塔的安全状态作为输出标签；

32、s211：构建lstm网络结构，包括输入层、多个lstm层、全连接层和输出层；

33、s212：使用反向传播算法和梯度下降法调整模型参数，最小化预测误差；

34、s213：实时接收并处理传感器和视频数据，提取特征后形成特征向量，将实时数据输入训练好的lstm模型进行预测；

35、s214：将特征向量输入lstm模型，得到当前铁塔安全状态的预测结果；

36、s215：根据历史数据和专家经验设定初始预警阈值；

37、s216：使用支持向量机svm作为动态调整算法；

38、s217：持续监测铁塔的实时数据和环境因素；

39、s218：将实时数据和环境因素作为输入特征，构建特征向量；

40、s219：使用svm模型根据特征向量的变化动态调整预警阈值，当svm模型预测到铁塔安全状态即将恶化时，提前降低预警阈值以提高响应速度。

41、作为优选，预警响应模块包括有预警发布单元和应急响应单元；预警发布单元用于在检测到危险情况时通过声光报警、短信、app推送等方式向相关人员发布预警信息；应急响应单元用于制定应急预案，确保在接到预警信息后能够迅速响应，采取有效措施降低风险。

42、作为优选，预警响应模块在工作时，包括以下步骤：

43、s301：持续监测数据处理与分析模块输出的预测结果，以及实时数据是否达到或超过预设的预警阈值；

44、s302：通过设定好的算法逻辑，对比实时数据与阈值，触发预警条件时，即进入下一步骤；

45、s303：根据触发预警的条件类型、严重程度及历史数据，判定预警级别；

46、s304：采用风险评估模型，综合考虑多个因素，通过加权求和及机器学习算法得出预警级别；

47、s305：根据判定的预警级别，选择并启动相应的预警信息发布渠道；

48、s306：根据预设的优先级和实际情况，选择最适合的预警信息发布方式；

49、s307：将预警信息编码成适合各渠道传输的格式，并通过相应的通信协议传输给接收端；若在一定时间内未收到确认回执，则启动超时重发机制，确保预警信息不被遗漏；

50、s308：接收端在接收到预警信息后，发送确认回执给系统；

51、s309：在预警信息发布后，根据预警级别和预设的应急响应预案，启动相应的应急响应流程；

52、s310：采用ai辅助决策模型，根据预警信息和现场实际情况进行风险评估，并根据大数据生成最优的应急响应方案；

53、s311：将应急响应方案转化为具体的应急指令，并通过通信渠道下发给相关人员执行。

54、作为优选，防护执行模块包括有防护设备、自动感知单元、自动锁定单元和智能释放单元；自动感知单元、自动锁定单元和智能释放单元均设置于防护设备内，防护设备设置于输电线路铁塔施工现场，通过自动感知单元、自动锁定单元和智能释放单元在紧急情况下可以迅速接收应急指令信号，并执行响应相关防护操作，保护作业人员的安全。

55、作为优选，防护执行模块在工作时，包括有以下步骤：

56、s401：系统启动时，防护执行模块进行初始化设置，包括检查设备硬件连接状态、电源供应情况、传感器校准；

57、s402：防护设备通过无线或有线方式接收来自数据采集模块的状态信息，包括铁塔倾斜角度、加速度、位移以及高空作业人员的生命体征和姿态；

58、s403：基于实时监测的状态参数，进行风险评估，判断是否存在高坠风险；若评估结果为高风险，则触发预警机制；

59、s404：预警信号被触发时，防护设备启动并执行相应的防护措施，如自动锁定、智能释放，以保护高空作业人员的安全；

60、s405：在防护设备启动并执行防护措施后，对防护效果进行评估，并根据评估结果调整优化后续防护策略。

61、作为优选，监控指挥中心包括有高清监控单元和指挥调度平台；高清监控单元采用高清全景摄像头和3d建模方法对铁塔及作业现场的全方位、多角度监控；指挥调度平台集成gis地理信息系统、大数据分析技术和ai辅助决策系统，构建智能指挥调度平台，实现远程实时监控、资源调度和应急指挥。

62、本发明的有益效果：

63、1、相较于现有技术下的输电线路铁塔高坠预警与防护系统的预警算法依赖于数据采集的准确性和完整性，但在实际应用中，由于环境复杂、设备精度限制等因素，可能导致采集到的数据存在误差，从而影响预警算法的准确性；该系统通过多源数据融合技术，提高预警算法的全面性，利用机器学习算法和深度学习技术对数据进行训练，构建精准的高坠预警预测模型，对采集到的数据进行即时分析，提高预警算法的实时性和精准性；

64、2、通过数据分析模块从数据采集模块接收实时传输的数据包，包括传感器数据、定位信息、智能穿戴设备数据；对接收到的原始数据进行预处理；在数据预处理完成后，从清洗和滤波后的数据中提取关键特征；对于倾角传感器数据，使用傅里叶变换提取频率特征，以识别铁塔的振动模式；对于加速度传感器，通过计算加速度的均方根值评估铁塔的晃动程度；利用卷积神经网络cnn对视频帧进行特征提取，视频数据经过cnn处理后，得到一系列特征图，表示铁塔的不同视觉特征，识别铁塔结构的形变或异常行为；通过心率变异性分析hrv算法提取穿戴者的生理状态特征，评估其健康状况和工作负荷；将来自不同传感器和设备的特征参数进行融合，形成综合的特征向量；将不同来源的特征向量直接拼接成一个更长的向量，根据特征的重要性给予不同的权重，然后进行加权求和，使用自动编码器将特征之间的关系进行融合；通过多源数据融合技术，提高预警算法的全面性；

65、3、通过选择长短期记忆网络lstm作为预测模型；使用历史数据和部分实时数据对lstm模型进行训练，将特征向量作为输入，铁塔的安全状态作为输出标签；构建lstm网络结构，包括输入层、多个lstm层、全连接层和输出层；使用反向传播算法和梯度下降法调整模型参数，最小化预测误差；实时接收并处理传感器和视频数据，提取特征后形成特征向量，将实时数据输入训练好的lstm模型进行预测；将特征向量输入lstm模型，得到当前铁塔安全状态的预测结果；根据历史数据和专家经验设定初始预警阈值；使用支持向量机svm作为动态调整算法；持续监测铁塔的实时数据和环境因素；将实时数据和环境因素作为输入特征，构建特征向量；使用svm模型根据特征向量的变化动态调整预警阈值，当svm模型预测到铁塔安全状态即将恶化时，提前降低预警阈值以提高响应速度；从而利用机器学习算法和深度学习技术对数据进行训练，构建精准的高坠预警预测模型，对采集到的数据进行即时分析，提高预警算法的实时性和精准性。一种用于狭小空间的粉土和粉煤灰填筑路基的破碎碾压装置

技术特征：

1.一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统，其特征在于：包括有：

2.根据权利要求1所述的一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统，其特征在于：数据采集模块包括有传感器阵列单元、gps定位单元和智能穿戴设备；传感器阵列单元包括有倾角传感器、加速度传感器、位移传感器以及高清摄像头，以用于实时监测铁塔形变点的空间位移、线路沉降及倾斜状态；gps定位单元用于采用北斗和gps双模定位技术，提高地理位置信息的精度和可靠性，特别是在复杂环境下的定位能力；智能穿戴设备为针对高空作业人员作业配备的集成有生命体征监测、姿态识别和紧急呼叫功能的穿戴设备，用于实时跟踪其健康状态和安全状况。

3.根据权利要求2所述的一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统，其特征在于：数据采集模块在工作时，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统，其特征在于：数据分析模块包括有边缘计算单元、深度学习优化算法单元和阈值调整单元；边缘计算单元用于初步的数据预处理和实时分析，减少数据传输延迟；深度学习优化算法单元采用卷积神经网络cnn和长短时记忆网络lstm模型结合大数据进行模型训练，提高预警算法的准确性和预测能力；阈值调整单元用于根据实时数据变化和环境因素，自动调整预警阈值，以适应不同工况下的安全需求。

5.根据权利要求4所述的一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统，其特征在于：数据分析模块在工作时，包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统，其特征在于：预警响应模块包括有预警发布单元和应急响应单元；预警发布单元用于在检测到危险情况时通过声光报警、短信、app推送等方式向相关人员发布预警信息；应急响应单元用于制定应急预案，确保在接到预警信息后能够迅速响应，采取有效措施降低风险。

7.根据权利要求6所述的一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统，其特征在于：预警响应模块在工作时，包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统，其特征在于：防护执行模块包括有防护设备、自动感知单元、自动锁定单元和智能释放单元；自动感知单元、自动锁定单元和智能释放单元均设置于防护设备内，防护设备设置于输电线路铁塔施工现场，通过自动感知单元、自动锁定单元和智能释放单元在紧急情况下可以迅速接收应急指令信号，并执行响应相关防护操作，保护作业人员的安全。

9.根据权利要求8所述的一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统，其特征在于：防护执行模块在工作时，包括有以下步骤：

10.根据权利要求9所述的一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统，其特征在于：监控指挥中心包括有高清监控单元和指挥调度平台；高清监控单元采用高清全景摄像头和3d建模方法对铁塔及作业现场的全方位、多角度监控；指挥调度平台集成gis地理信息系统、大数据分析技术和ai辅助决策系统，构建智能指挥调度平台，实现远程实时监控、资源调度和应急指挥。

技术总结
本发明涉及高坠预警防护领域，尤其涉及一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统；技术问题：现有技术下的输电线路铁塔高坠预警与防护系统在实际应用中，由于环境、精度因素，可能导致采集到的数据存在误差，从而影响预警算法的准确性；技术方案：一种输电线路铁塔高坠预警与防护系统，包括有数据采集模块、数据分析模块、预警响应模块、防护执行模块和监控指挥中心；本发明相较于现有技术下的输电线路铁塔高坠预警与防护系统采集到的数据可能存在误差；该系统通过多源数据融合技术，提高预警算法的全面性，利用机器学习算法和深度学习技术对数据进行训练，构建精准的高坠预警预测模型，对采集到的数据进行即时分析，提高预警算法的实时性和精准性。

技术研发人员：郭善林,孟良,佘国银
受保护的技术使用者：江苏畅源电气设备有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5