主要技术内容
一、技术框架与架构特点
云边端协同架构：采用"云-边-端"三级协同架构，云端智能服务负责业务数据整合与模型下发，边侧现场管控终端实现违章风险分析，端侧智能终端完成视频、定位等数据采集。
数据交互规则：
云端支持与业务系统、第三方平台（如电力人工智能平台）、统一物联资源管理平台的多协议交互（MQTT/HTTP/北斗短报文）；
边侧终端需适配WiFi/LoRa/蓝牙等通信接口，支持实时上报作业数据（频率≥1次/5分钟）；
端侧设备（如布控球、定位标签）需满足ONVIF协议或LoRaWAN等通信协议，传感器类设备数据上报频率≥1次/5分钟。
二、核心数据管理技术
全生命周期管理：覆盖数据采集接入、处理融合、组织存储、挖掘应用、归档共享、销毁六大环节。
分类分级机制：
按性质分为法律法规、作业票、现场数据等6类；
按敏感性分为三级，如涉及人员隐私的资质数据列为最高敏感级。
安全防护技术：
采用国密SM4加密存储、SM2加密传输，支持SQL注入/XSS攻击拦截；
日志留存周期≥6个月，非结构化数据通过OSS服务存储并附加UUID防爬取。
三、关键技术参数
数据处理性能：
边侧终端实时响应云端指令，视频类终端支持ONVIF协议下的7秒告警录像；
定位设备数据上报频率≥1次/秒，超阈值时实时触发上报。
智能分析能力：
支持电子围栏动态绘制与多区域调整，联动布控球实现违章抓拍；
视觉识别算法可远程更新，支持目标检测与行为分析（如登高追踪自动缩放）。
通信协议适配：云端支持MQTT/HTTP(S)，边侧需兼容Modbus-TCP/CoAP，端侧传感器至少支持一种低功耗协议（如LoRaWAN）。
四、创新应用场景
人员资信核验：结合人脸识别与资质数据库，实现准入异常实时告警；
工器具RFID管理：通过扫码或射频识别检查工器具遗漏；
样本共享机制：违章数据经OSS存储后分类为正/负样本库，AI模型以Docker容器化部署并提供HTTP接口。
五、销毁与隐私要求
作业视频留存≥12小时，违章图片/视频作业结束后删除；
敏感数据脱敏处理，如人员信息替换为哈希值；
云端日志每日自动备份，超期数据强制销毁。
适用范围
本标准规定了电力作业现场智能化安全管控系统的数据管理与分析技术规范,包括总体要求和数据管理原则,以及数据采集接入、数据处理融合、数据组织存储、数据挖掘应用、数据归档共享、数据销毁、数据安全和隐私保护要求。
本标准适用于电力作业现场智能化安全管控系统的设计、开发、测试和部署等环节。
是否包含专利
否
