CNN算法在电力施工安全智能监测中的应用

"基于CNN的安全智能监测识别算法应用于电力施工安全监督，通过深度学习技术提高监控效率和准确性。" 本文探讨了一种创新的基于卷积神经网络（CNN）的安全智能监测识别算法，旨在解决电力施工环境中由于环境复杂性导致的安全监管难题。在传统的施工安全管理中，人工监督往往存在效率低下和及时性不足的问题。随着信息技术和人工智能的发展，利用智能算法对施工过程进行监控成为一种有效的解决方案。 CNN是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型，其核心特点是引入了卷积层和池化层，能够自动学习和提取图像特征，对图像进行高效识别。在本文中，作者使用Python编程语言和TensorFlow深度学习框架来构建和训练CNN模型。通过对大量安全帽、安全带等安全装备的样本图像进行训练，构建了四种识别模型，分别对应于不同的安全装备。 训练完成后，这些模型被用于实时监测电力施工现场的图像，对施工人员的着装进行智能识别。通过这种方法，可以实现实时的、自动化程度高的安全监督，有效降低了管理成本，并提升了安全管理水平。实验结果显示，该算法对施工人员着装的平均识别准确率高达89.27%，这充分证明了该算法在实际应用中的可行性与可靠性。 电力系统的安全施工管理是电网建设和维护的关键环节，尤其在复杂的施工环境中，智能监测识别算法的应用具有显著的优势。该算法的成功实施不仅有助于保障施工人员的安全，还能优化电网建设、维护和改造升级的过程，降低潜在的安全风险，提升整体的工作效率。 基于CNN的安全智能监测识别算法为电力施工安全管理提供了一种高效、精确的工具，对于推动电力行业的科技进步和安全管理水平的提升具有重要意义。随着技术的进一步发展，类似的智能监测系统有望在更多领域得到应用，实现更广泛的安全监控和管理。