视频监控系统在油气长输管道领域的应用分析(2)
3.2 运行原理
针对管道周边环境情况以及需要发现的业务场景,创新采用AI深度学习检测模型。利用大数据流计算分析实时行为,建立大规模数据集,训练针对特别场景的识别模型,并引入模型的自学习更新机制,对管道周边进行安全隐患的定位和及时响应能力。
基于管道周边场景,定制化选用远距离昼夜监控摄像机,全天候、实时、高效地利用机器学习技术,对管线周边的第三方施工、重车碾压、违章占压、管道打孔、盗油等场景特征(车辆、人员等关联目标的行为、开工动土的场景)进行智能监测;基于地理信息系统(GIS)和管控业务终端,进行报警地点定位和出警任务派发。
4 Al视频监控系统在油气长输管道领域的应用
4.1 功能实现
AI视频监控系统具备监控对象辨别能力、异常行为判断能力、恶劣环境识别能力等多项技术可实际运用于油气长输管道领域,具体如下:①监控对象辨别能力:使用人工智能深度学习算法,能够在摄像头转动过程中,分辨出人员和各类车辆。对于车辆能够准确区分卡车、铲车、挖掘机、小车、客车、罐车、皮卡、面包车、自行车、三轮车、摩托车等。②异常行为判断能力:大数据分析系统会实时根据人工智能图像识别结果,分析目标图片中需要检测的异常目标,抓住“时间”因素,对人员和指定目标在同一位置产生的异常行为进行告警。③恶劣环境识别能力:系统具有白天夜晚激光夜视告警、夜晚红外摄像头告警功能,尤其是在茂密的树林中也能很好地识别出目标。针对不同的应用场景,包括雨天、雾霾天、大风天等特殊天气都可以进行告警,从而实现24小时不间断地对输油管线进行全天时、全天候、高效率的保护。
该系统应用于油气长输管道,可依托地理位置高点挂载摄像头,监控中心系统平台分段安装于各输油站监控室,以便当班人员第一时间发现并处理告警信息,有效解决长期困扰油气管道防控监管上的难题,为确保油气运输安全和公共安全提供有力的技术支撑。
4.2 优势体现
AI视频监控应用于油气长输管道领域,可彰显下列5大优势:
降低误报率:AI视频监控能够轻易辨别不同种类的人和物件,例如在此区域中设定侦测「人」,则当动物及车辆经过,或者树木产生的阴影,皆不会造成误报,可减少90%的误报率。
容易设置及维护:没有AI的传统影像监控必须考虑地形、摄影机视角、感应器位置等,一旦要在设定上作任何变动都需要手动重新计算这些因素,并可能会影响其他原有的设定。相较之下,使用人工智慧侦测功能,可让系统管理者透过单一控制介面调整系统设定及摄影机,亦能随时在几分钟内调整特定区域内欲侦测的目标物件。
容易与第三方技术整合:AI的本质就是学习,并且能够自行调整成适合在各种条件下的运行状态,因此人工智慧可以轻易且即时地与第三方技术进行多层组合。例如,一旦在特定区域中侦测到目标物件,便会发出警报或连动其他可连锁的附加装置等,而这些操作都只需要通过电脑端即可完成。人工智慧影像监控系统亦能够轻易地与现有的录影装置及储存系统进行整合。
提高监控效率。由于人的大脑会自然地交替出现注意力集中和注意力分散,注意力疲劳是视频监控操作工作人员面临的一个主要问题之一。而如果通过由人工智能介入与人类合作完成,则可有效杜绝此类情况的发生,甚至更加完美。
5 结束语
从目前的发展来看,AI视频监控系统具有天然在长输管道安防措施落实方面得以应用的优势。从“看得见”到“看得清”再到现在的“看得懂”,AI技术的发展越来越趋向于实用主义。加上如今人工智能在算法与芯片领域的成熟及成本的下降,使得智能监控的商业化落地更加快速地普及,同时智能监控市场在寻求差异化竞争形成了百花齐放的形势。
[1] 左骥,王文瀚,周媛.浅谈智能视频监控技术及其在安防领域的应用[J].科技视界,2017,15(2):147-149.
[2] 孙泽民,吴天俊,侯润峰.浅析新形势下打孔盗油的特点与对策[J].新西部(理论版),2012,(8):101-102.
文章来源:《油气储运》 网址: http://www.yqcyzz.cn/qikandaodu/2021/0610/454.html
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