ARTICLE

Volume 2,Issue 9

Cite this article
1
Download
2
Citations
31
Views
14 May 2026

机器视觉在光伏电站不安全行为识别的应用

瑞新 郑1 鸿达 鲍1 振龙 贾1 科 范2 晓锐 冯3 记 张3
Show Less
1 北京京能国际控股有限公司, 中国
2 北京京能国际控股有限公司北方分公司, 中国
3 北京京能国际综合智慧能源有限公司, 中国
SSSD 2026 , 2(9), 31–33; https://doi.org/10.61369/SSSD.2026090020
© 2026 by the Author(s). Licensee Art and Technology, USA. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution -Noncommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )
Abstract

随着光伏发电技术在全球普及,光伏电站装机容量也在逐渐增大,对人员安全、设备安全和电站安全提出了更高要求,安全运维技术成为制约其发展的要素之一。目前传统光伏电站的视频监控系统,只能做到值班人员实时“监督”或者“事后取证”,效率低下且受人为影响。 文章提出基于机器视觉在光伏电站不安全行为识别的方案,实现对传统摄像头的AI 赋能,希望能有效提高光伏电站的安全管理水平,降低违章行为的发生,促进光伏行业的健康发展。

Keywords
机器视觉
深度学习
视频监控
光伏电站
不安全行为
References

[1] 牟少樊. 基于机器视觉的驾驶员不安全行为识别预警研究[D]. 武汉工程大学,2023.DOI:10.27727/d.cnki.gwhxc.2023.000138.
[2] 方伟立, 丁烈云. 工人不安全行为智能识别与矫正研究[J]. 华中科技大学学报: 自然科学版, 2022, 50(8):5.
[3] 崔刚. 融合车辆轨迹与机器视觉的驾驶安全检测技术及应用[D]. 内蒙古大学,2021.DOI:10.27224/d.cnki.gnmdu.2021.000132.
[4] 张国玲, 亓文斌. 基于物联网的高危产业生产事故隐患监测及预警系统的研发[J]. 电子制作, 2021(14):4.DOI:10.3969/j.issn.1006-5059.2021.14.031.
[5] 庄廷琳, 宁福华, 谢俏敏, 等. 基于机器视觉的建筑工人不安全行为智慧识别与管理[J]. 价值工程, 2025(18).
[6] 华北科技学院. 一种基于机器视觉的井下人员不安全行为快速分析与识别方法:202211013155.X[P].2022-10-21.
[7] 隋龙琨. 基于机器视觉的井下人员不安全行为识别方法及应用研究[D]. 华北科技学院,2024.DOI:10.27861/d.cnki.gnckj.2024.000068.
[8] 魏涵. 基于机器视觉和本体的施工场景危险源识别方法研究[D]. 中南大学,2022.
[9] 张泽明, 曹金凤, 贾舒安, 等. 基于YOLOv5的加油站不安全行为检测算法研究[J]. 工业安全与环保,2024,50(05):80-85+91.
[10] 武熠明, 徐明智, 幸贞雄. 加油站员工不安全行为智能监测预警系统设计[J]. 应用化工, 2022, 51(S02):308-311.

Share
Back to top