电力施工巡检难题多？AI智能布控球为你开启智慧防线

电力施工现场存在着安全隐患，常常由于仅靠人力巡检存在局限，所以这些隐患会暗藏起来，而现在AI技术的加入，正在从根源的角度改变这一处于被动状态的局面。

传统巡检的固有短板

以前电力施工巡检完全依靠人工，这就要求巡检人员亲自前往每一个点位。由于受到工作时间以及体力的限制，他们很难达成全天候的巡查，现场好多角落每周或许仅仅被检查一两次。在深夜或者恶劣天气的状况下，巡查的频次会更为低，进而形成明显的监控盲区 。

存在覆盖面不够的情况，人工判断具备主观性同样是个问题。有着不同工龄以及经验的巡检员，针对同一处线路出现松动这种状况或者接地不规范的情况，所判定的风险等级有可能不一样。这样一种标准存在差异的状况，致使部分隐患被估计得过低或者被忽视掉了，给后续施工埋下了安全方面的风险隐患。

人力监控的响应延迟

从察觉到问题开始，直至达成处置，人工的流程当中存有多个会造成延迟的环节，巡检员于现场将隐患记录下来之后，一般要返回到办公室去整理纸质的报告，接着再一层一层地向上上报进行审批，等这个流程全部走完，常常要有半天或者比半天更长的时间，好多处于初期阶段的小问题，就在这样的过程里演变成了大的故障 。

信息传递出现滞后状况，直接致使最佳干预时机被错过。比如说，有一处地方的临时围栏被车辆撞得歪了，如果是要等到几小时以后书面报告送达过来才展开处理，那么在此期间就存在着可能会发生人员坠落事故的情况。这样的一种时间差，是传统管理模式难以去克服的存在缺点的地方。

智能布控的实时感知

7×24小时不间断的视觉感知，是AI智能布控球所具备的核心能力，它被安放在铁塔组立、电缆敷设等关键作业点，借助高清摄像头来捕捉现场画面，其内置的智能算法能够同时对多个视频流展开分析，进而自动识别画面里的异常状态。

这种感知具备实时的特性，并且是精准的。比如说，在陕西的某一处特高压施工现场，系统借助图像识别的方式，察觉到一名处于高空作业的人员，其安全带没有正确地挂扣，紧接着触发了声光警报，还将告警信息推送到了监控中心。整个这一过程，是在3秒之内完成的，达成了对风险的即时感知。

远程交互的即时干预

只要一察觉到异状，监控中心便能够借由布控球来实施远程干涉。监控员凭借设备具备的双向语音功能，径直朝着现场大声呼喊以制止违规之举。于浙江的某一个变电站扩建项目当中，系统觉察到吊装作业半径范围之内有人员闯入，监控员马上进行远程叫停，防止了有可能出现的碰撞事故。

在面对复杂的技术问题时，能够开启一种为特定情况所设的专家远程支援模式。现场的相关人员，借助布控球的摄像头，将设备出现故障的具体细节进行上传。处在后方位置的技术专家，能够实时看到清晰且高质量的画面。并且，凭借语音以及视频标注功能，展开逐步的、细致的指导。如此一来，极大地缩减了故障排查所需要耗费的时间。

数据驱动的风险预警

不仅仅作为监控设备存在的布控球，还身为数据采集终端，它不断保持着对施工现场设备状况、人员行动路线以及作业环境等大量诸多数据不停歇的记录，借助后台分析模型，能够于这些数据当中挖掘出潜藏的风险模式 。

能够判定出难以发觉的渐变相关风险的东西是系统，举例来说，凭借对过往数据予以对比，察觉到某一台液压设备的压力曲线产生了微小然而持续不断的异常波动现象，为此对其可能存在的内部磨损发出预警信号，提示班组在紧接着的下一个工期到来之前开展预防性维护工作，把故障在发生以前就予以消除 。

管理效能的整体提升

引入智能布控系统啦，安全管理从此由被动响应转变为主动预防，企业管理者借助统一平台，能够实时查看所有在建项目的安全态势，针对风险较高的工地及时增派资源或者调整方案，管理决策因而有了更全面、更及时的数据支撑。

长期运行所积累起来的数据，能够对企业优化安全管理制度起到帮助作用。分析各类违规事件的高发时段，分析各类违规事件的高发地点，分析各类违规事件的高发人群，这般就能够针对性地加强培训或者调整作业流程。这种基于实证的精细化管理，对整体安全水平的提升起到持续推动作用。

你觉得，于这类智能监控技术进行推广之际，怎样去平衡施工安全跟作业人员的隐私保护呢？欢迎将你的看法予以分享，要是认为本文给到了启发，那就请点赞给予支持。