确保人民生活电力安全生产健康运行是重中之重。在目前的电力安全生产管理中，电力设备是电力安全生产和电网安全运行的基础。有的单没有实行全面质量监督及管理机制，存在多环节工作不规范人工巡检效率低下且存在成本高企的情况。利用AI深度学习算法对其进行智能处理、识别与分析，对监控范围内的工作人员实时监测是否佩戴安全帽、穿戴工作服等。通过图像识别技术对安全情况进行识别，识别类型包括人、行为、安全帽、工作服装、明火、烟雾等，对不符合要求规范的穿戴行为及其他危险行为可实时监测和预警。安全帽佩戴检测AI自动识别 安全帽监测预警系统对监控画面实时分析监测，抓拍存储未佩戴安全帽的行为，安全帽佩戴检测AI自动识别 安全帽监测预警系统立即秒级预警及时提醒佩戴安全帽，极大地提升了作业区域的管控效率，保障了现场人员的安全。

　　安全帽佩戴识别系统对高危行业施工实现24小时实时监控，帮助管理人员全面掌控现场施工人员安全帽等装备穿戴的情况，降低了工作人员安全隐患，显著提高施工风险的安全防控能力。工服智能监测预警系统无需新增硬件，利用最新的深度学习技术，基于现场监控视频流实时画面，工服智能监测预警系统代替人眼对现场施工作业人员自动识别未穿工作服行为，实时报警，快捷方便。利用AI、物联网、云计算、大数据等技术，可满足基于视频服务的数据感知、智能检测、智能分析、智能告警等需求。若检测到人员未佩戴安全帽，将实时抓拍并报警，并且可以把抓拍数据推送至管理平台，提升现场作业人员的安全性，提高安全监督监管工作效率。登高作业安全带穿戴识别系统是一种更加智能的安全保障系统，登高作业安全带穿戴识别系统可以有效预防登高作业中的意外事故，保障登高作业人员的生命安全和财产安全。当检测到进入施工场地的人员未佩戴安全帽时，将及时抓拍保存，并联动语音广播发出警报提示，同时将告警信息传送到平台。

　　智慧电力系统将传统电力运维系统与人工智能技术深度融合，实现安全分析智能化、实时化分析和隐患告警，通过深度学习算法对分析系统接入的视频图像进行数据处理，对输电线路巡检常见的杆塔倒伏识别和机械工程车辆入侵进行识别，以及作业人员是否佩戴安全帽、穿戴工服，人员入侵、烟雾火焰等安全隐患实时检测，自动检测人员是否佩戴安全帽在建筑工地、电力、煤矿、石化、冶金、化工等高危企业有效防范安全生产事故，无需人工干预，实现安全生产智能化管理。应用AI视频分析和深度学习神经网络技术，实现对建筑工地、石化、电力等高危行业生产区域人员活动与是否佩戴安全帽进行实时分析识别、跟踪和报警，不依赖于其他传感器、芯片、标签，直接通过视频实时分析和预警，对未佩戴安全帽的危险行为实时预警，实时监测识别和预警，且兼容性强、性能稳定、可与更多的行业集成，实现更多的物联网智能化应用。