视觉感知

讲述了人工智能产业生态、视觉感知智能成为通用赋能工具与研究范式、数据驱动的视觉感知智能面临的主要挑战等内容，他认为亟需将数据驱动与知识驱动方法相结合，探索具有理解与知识推理等能力的新一代视觉认知智能理论与方法，从源头上推动人工智能产业的大发展。

为了实现变电站运行状态的在线监测，满足设备运行和动环状态的缺陷发现、隐患预警及故障告警的智能电网需求，目前均采用在变电站内安装大量的多类型理化参数感知传感器、多光谱的图像视觉传感器。这些大量布置在变电站的视觉感知传感器，不但带来大量的安装与线缆布设的施工，复杂的各自为政的独立物联网络调试工作，还伴随着多传感器多网络带来的大概率的多故障。同时，还需要通过对多类型的视觉感知数据进行分析，才能实现设备运行和动环状态的缺陷发现、隐患预警及故障告警的智能电网目标。多参数融合智能视觉感知传感器可以有效地解决上述的应用困惑。

基于可见光视频、红外成像、环境气体感知、环境温湿度感知、环境噪声感知、国网加密芯片、无线自组芯片和微功耗电源等模块集成的《智能视觉感知终端》，以及基于AI边缘计算的《图像识别与多参量判别策略系统》构成的多参量智能在线监测物联网，实现对电站内的设备热隐患、阴燃火灾、异物入侵、设备外观、设备开关状态、环境状态、建筑物缺陷等设备安全运行监护。

本项目属于能源安全管理领域。集团公司发电企业在生产经营、维护检修中存在着许多危险与有害因素，企业存在大量相关方，现场相关方施工人员数量众多、人员素质参差不齐、高风险作业多、安全管理难度大等安全管理现状。在安全生产实践中，为避免安全事故的发生，人们常采用安全标志来警示事故的发生，但仍有许多因素导致安全标志的失效，如传递的危险信息不够明确、安全标志没能放在合适的位置上或粗糙的设计使人产生视觉疲劳从而麻木等。针对这些现状集团公司依托《国家电投视觉识别系统》，根据企业所处的行业特点、行业安全标准，结合企业的文化理念、企业形象等内容，组织开展SVI系统建设研究。SVI系统是提高劳动生产率、降低错误概率、减少违章与事故概率的一种科学管理手段。通过有效的视觉符号营造企业安全环境氛围，从而引导员工，形成安全的行为习惯，并且固化员工的安全行为。增强企业员工的安全意识、规范安全行为、减少事故方面具有独特的作用。 本项目通过PDCA循环模式决定管理的对象，利用形象直观而又色彩适宜的各种视觉感知信息来组织现场生产活动，采取实地调研方式了解公司所在地区的特点和办公、生活环境，对集团公司要求规范统一的一些标识的落实情况进行了检查，并对公司现有的视觉标识进行了调查统计，制定出既能有效提升安全生产管理水平，又能达到风险管控目的的SVI系统。为下一步集团公司安全视觉识别系统的落实推广提供了依据。