中国的电力工业高速发展，电力网络覆盖范围十分巨大、变电站的位置也越来越多。变电站的日常生产过程目前已基本实现智能化，大大提高了工作效率和经济效益。

“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、提高变电站运行和维护的安全性及可靠性？

当前，智慧变电站系统已被大量应用，人工智能技术可基本实现无人值守，通过视频监控系统可远程获取火灾、盗窃、闯入等突发事件的数据，将这些数据实时传输到监控中心，可以实现对所属变电站远程实时监控和远程故障情况分析及预警处理。

视觉行为识别可以通过机器人视觉技术实现作为违规行为智能识别。那么，动作识别技术与现有变电站视频监控相结合可以发挥那些额外的作用呢？

巨萌视觉引擎提出了动作识别技术的两种技术方案：浅度视觉动作识别和深度视觉动作识别

浅度视觉动作识别

对于变电站的现场作业人的短暂违规行为进行识别：

如未佩戴安全帽、不穿劳保鞋、不穿制服、作业人员跨出安全围栏、手持打电话、趴着睡觉等，这些违规行为时间较短，靠值班人员紧盯监控很容易出现漏检的问题，现场作业安全存在隐患。浅智能动作识别可以将视频中的人员动作进行自动分析并向监控人员及时提供信息，发挥与拓展现有监控系统的作用与能力，实现真正意义上智能化的无人值守变电站远程视频监控系统。

深度视觉动作识别

对于变电站的现场作业人员一系列的流程动作进行识别：

以变电检修作业流程为例，当作业人员进行变电检修操作时，首先进行户内外开关设备、母线、绝缘子清扫、紧固、绝缘检查，然后进行变压器、电抗器、油开关充油设备的渗漏油处理。深度智能动作识别可以根据已经设置好的流程识别操作人员是否按照上述的流程作业，如出现未按照流程动作进行作业，系统会自动识别并实时报价提醒安检员进行预警处理。

也就是说深度智能动作识别可以实时对变电站场景中目标的定位、流程识别、行为分析，从而实现违规状况的预警。

由此可见，通过巨萌AI视觉技术对电力生产中的违规行为识别、预警，已成为完善电力安全生产的重要手段。”