變電站人員安全作業行為識別監測系統采用了AI神經網絡和深度學習算法，變電站人員安全作業行為識別監測系統通過利用已裝好的監控攝像頭，進行人員行為分析。針對未穿戴安全帽、工作服、安全馬甲、絕緣靴等不符合安全要求的行為，系統能夠實時識別并發出預警，提醒工作人員及時糾正。變電站人員安全作業行為識別監測系統還可以對變電站的環境狀態進行智能分析，如火災、煙霧等異常情況的識別，以及室內地面積水等傳感器的監測。此外，系統還具備設備狀態與缺陷分析功能，能夠進行隔離開關分合狀態識別、開關柜刀閘識別、鳥巢識別和表計識別等，及時發現設備運行異常和潛在缺陷。由此可見，對變電站的操作人員的安全管控具有重要的現實意義。


變電站作為電力系統的重要組成部分，需要保障人員的安全作業。為了提高變電站的安全性和管理效率，基于AI神經網絡+深度學習算法的變電站人員安全作業行為識別監測系統。變電站人員安全作業行為識別監測系統通過利用變電站已裝好的監控攝像頭，實現了人員行為分析、環境狀態分析以及設備狀態與缺陷分析等多項功能。采用視覺動作識別技術對于變電站現場進行視頻實時監控預警，可低成本的實現變電站操作人員的違規動作識別。大大推進了變電站實現智能視頻監控的發展，是一個十分有發展和挑戰的新應用。


變電站人員安全作業行為識別監測系統經過大量的數據訓練和算法優化，變電站人員安全作業行為識別監測系統具備較高的識別準確性和穩定性，可以適應不同變電站的工作環境和運行特點變電站人員安全作業行為識別監測系統適用于各類變電站和供電企業等需要高度安全管理的場所。傳統上，變電站的安全監測主要依靠人工巡視和傳感器設備，工作量大且效果有限。而基于AI神經網絡和深度學習算法的變電站人員安全作業行為識別監測系統通過利用現有的監控攝像頭，實現了對多種人員行為、環境狀態和設備狀態的智能識別，大幅提高了安全監控的效率和準確性。