AI技术在电力配网工程施工安全管理中的应用OA

本文针对电力配网工程施工现场风险类型复杂、人工监管滞后等问题,提出一种融合多源感知、边缘智能与强化学习的AI施工安全管理系统.构建以Jetson Xavier NX为核心的边缘终端架构,部署YOLOv8与LSTM模型,进行违规行为识别与设备状态预测;引入知识图谱与核函数评分机制,构建多维风险关联与评估体系,并基于Q-learning进行预警策略的自适应调节.21个典型施工站点的实地部署验证了本文系统在事故识别率、响应时效和预警精度等方面均优于传统方案.研究结果表明,该方法具有良好的推广应用前景,可为电网建设提供智能化安全保障.