标题：基于知识图谱和视频监控的火电厂动态安全预警系统研究
作者：马天霆
作者单位：国家能源集团宿迁发电有限公司，江苏 宿迁 223803
关键字：火电安全；知识图谱；视频监控；YOLOv5s
摘要：为提高火电厂动态安全预警的效率和准确性，提出了一种基于知识图谱和视频监控数据的安全预警系统。通过构建涵盖火电厂安全知识的知识图谱，并结合实时视频监控，利用改进的YOLOv5s模型进行安全隐患自动检测。研究中在图像检测网络引入了卷积块注意力机制（CBAM）和可变形卷积（DConv），以提高对复杂场景的识别能力。试验结果表明，改进后的模型在精确率、召回率和mAP上均有显著提升，最高mAP可达95.5%，验证了本方法的有效性。通过实际能耗预测与现场数据对比，证明了该方法不仅能有效识别和预警潜在安全隐患，还能提高火电厂的安全管理水平。