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      人工智能監(jiān)控平臺(tái)在供能服務(wù)站安全管理中的應(yīng)用

      2023-12-12 05:17:51張亞
      化工管理 2023年32期
      關(guān)鍵詞:服務(wù)站監(jiān)控人工智能

      張亞

      (浙江浙石油綜合能源銷售有限公司,浙江 杭州 310012)

      0 引言

      在能源改革時(shí)代背景下,全球范圍內(nèi)能源企業(yè)也開始進(jìn)入到關(guān)鍵的轉(zhuǎn)型期。目前,我國能源企業(yè)的業(yè)務(wù)開始朝著綜合能源服務(wù)發(fā)展。所謂的綜合能源服務(wù),就是為現(xiàn)代能源經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)提供支持,遵循多元化、多內(nèi)容、多形式原則形成的能源服務(wù)。針對綜合能源服務(wù)的發(fā)展,國內(nèi)也開始積極建設(shè)綜合供能服務(wù)站,然而,在實(shí)踐中關(guān)于服務(wù)站的管理依然面臨著一些安全隱患和問題。

      1 綜合供能服務(wù)站安全管理的意義

      當(dāng)前能源結(jié)構(gòu)正處于重要的轉(zhuǎn)型期,除了傳統(tǒng)的石油能源外,新興能源也開始加以應(yīng)用,并在積極建設(shè)綜合供能服務(wù)站。根據(jù)相關(guān)規(guī)范定義可知,綜合供能服務(wù)站指的是提供電氣油等能源補(bǔ)給的服務(wù)站點(diǎn),并且服務(wù)站的功能還涉及到智慧停車、文化宣傳、旅行中繼、信息咨詢等多方面內(nèi)容。不難看出,綜合供能服務(wù)站由于其業(yè)務(wù)內(nèi)容較多,因此,管理難度也相對較大。

      在人們對綜合供能服務(wù)站需求越來越大的背景下,其各類能源的安全管理工作成為了重點(diǎn)。具體來講,在服務(wù)站中開展安全管理工作具有以下意義:第一,提高安全管理實(shí)效性,有利于推動(dòng)整體管理工作開展。如果服務(wù)站安全管理工作缺失,就會(huì)增加安全隱患,再加上其本身涉及到的能源安全隱患就比較多,因此更容易造成安全事故,從而給社會(huì)經(jīng)濟(jì)以及人民的財(cái)產(chǎn)安全造成損失;第二,加強(qiáng)安全管理,有利于強(qiáng)化服務(wù)站工作人員的安全意識(shí),促使他們在日常工作中發(fā)揮出應(yīng)有的作用與價(jià)值。安全管理涉及到安全責(zé)任落實(shí)以及安全培訓(xùn),通過將安全管理制度傳達(dá)給員工,有利于從基礎(chǔ)層面實(shí)現(xiàn)安全管理水平提升,有效消除安全隱患,促使服務(wù)站的安全系數(shù)達(dá)到較高的水平[1]。

      2 人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)在綜合供能服務(wù)站安全管理中的應(yīng)用價(jià)值

      2.1 彌補(bǔ)傳統(tǒng)監(jiān)控的缺陷

      目前,我國綜合供能服務(wù)站建設(shè)處在一個(gè)良好的政策環(huán)境中,服務(wù)站建設(shè)數(shù)量必然呈現(xiàn)一個(gè)上升態(tài)勢。與此同時(shí),傳統(tǒng)的能源站,例如加油站、加氣站等都是采用普通的視頻監(jiān)控技術(shù),智能化水平偏低。而對于服務(wù)站來講,由于其提供的服務(wù)內(nèi)容較多,營業(yè)量與人流量必然達(dá)到較高水平,因此,采用普通的視頻監(jiān)控技術(shù)必然難以滿足安全管理工作的要求。具體來講,首先,傳統(tǒng)視頻監(jiān)控技術(shù)需要安排專門的技術(shù)人員來對視頻進(jìn)行管理,而隨著服務(wù)站數(shù)量的增長,這無疑會(huì)增加大量的人力成本;其次,傳統(tǒng)視頻監(jiān)控難以做到精確預(yù)警,想要發(fā)現(xiàn)安全隱患就必須通過回放、查閱信息等方式來實(shí)現(xiàn),在人為因素的影響下,傳統(tǒng)視頻監(jiān)控自然就會(huì)暴露出不同程度的問題與不足;此外,傳統(tǒng)視頻監(jiān)控的理念屬于事后處理,這種技術(shù)只能夠?qū)ΜF(xiàn)場情況進(jìn)行記錄,即使出現(xiàn)安全問題也無法在第一時(shí)間進(jìn)行處理,只能夠?yàn)楹罄m(xù)取證提供素材。因此,難以提高服務(wù)站安全管理水平。而應(yīng)用人工智能視頻監(jiān)控技術(shù),則可以有效解決普通視頻監(jiān)控技術(shù)存在的缺陷與問題,為提高綜合供能服務(wù)站安全管理水平提供有力支持[2]。

      2.2 人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢

      首先,在綜合供能服務(wù)站應(yīng)用人工智能監(jiān)控技術(shù),能夠做到動(dòng)態(tài)化、全時(shí)段監(jiān)控。基于人工智能技術(shù)而構(gòu)建的視頻監(jiān)控系統(tǒng),可以替代傳統(tǒng)人工對視頻畫面的監(jiān)控與分析,利用人工智能算法來管理監(jiān)控畫面,在發(fā)現(xiàn)安全問題后可以第一時(shí)間將報(bào)警信息傳遞給管理者,并從監(jiān)控中心發(fā)出指令,對安全問題采取解決措施。

      其次,人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)具有較高的準(zhǔn)確率,報(bào)警效率也更具有優(yōu)勢。人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)對人工智能算法加以運(yùn)用,基于此構(gòu)建監(jiān)控系統(tǒng)。站在使用者的角度,系統(tǒng)會(huì)對異常情況進(jìn)行分析并作出定義供他們作出判斷,如此一來在出現(xiàn)安全隱患后系統(tǒng)就可以準(zhǔn)確、快速作出反應(yīng),從而幫助管理人員執(zhí)行解決方案。

      再次,基于人工智能的視頻監(jiān)控系統(tǒng),在響應(yīng)速度方面也具有優(yōu)異的表現(xiàn)。人工智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的智能化水平較高,能夠?qū)Π踩[患進(jìn)行精確識(shí)別。在發(fā)現(xiàn)異常情況后,能夠向安全管理人員提示相關(guān)信息,從而在發(fā)生安全事故之前解決安全隱患,基于事前控制來提高綜合供能服務(wù)站安全管理水平。

      最后,人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)在數(shù)據(jù)分析方面也具有比較突出的優(yōu)勢。利用該項(xiàng)技術(shù)建立視頻監(jiān)控系統(tǒng),能夠準(zhǔn)確、直觀梳理出不同的異常數(shù)據(jù),為安全管理工作提供參考。通過對異常情況的分析來確定具體信息,例如位置、時(shí)間等等,作為系統(tǒng)使用者,就可以針對安全管理的缺陷作出更加科學(xué)的決策,制定有效的安全管理方案與辦法,從源頭上消除安全隱患。

      2.3 綜合供能服務(wù)站安全管理對人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)的需求

      對于綜合供能服務(wù)站來講,由于其服務(wù)與管理模式相較于傳統(tǒng)的加油站有著一定的區(qū)別,因此,在對人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)的應(yīng)用需求方面也有所差異。具體來講,首先,在服務(wù)站中的作業(yè)區(qū)域劃分更加復(fù)雜,因此,服務(wù)站需要對人工智能行為識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行構(gòu)建,遵循動(dòng)態(tài)化、自動(dòng)化、全時(shí)段要求對各類行為進(jìn)行識(shí)別與巡查;其次,基于人工智能的視頻監(jiān)控技術(shù)應(yīng)用,要求在各種復(fù)雜場景中具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力,能夠針對各種人員的違規(guī)行為與操作進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與監(jiān)控,通過分析來作出預(yù)警,為服務(wù)站安全管理決策提供指導(dǎo)與參考,在條件允許的情況下還可以使用語音、短信等方式進(jìn)行警告。

      3 綜合供能服務(wù)站存在的安全管理問題

      綜合供能服務(wù)站在我國正處于發(fā)展階段,但在安全管理實(shí)踐中也暴露出來一些問題。首先,從管理意識(shí)層面來看,目前在服務(wù)站安全管理實(shí)踐中,有的服務(wù)站并沒有配備足夠的安全管理人員,并且安全培訓(xùn)教育也相對缺失,安全意識(shí)相對薄弱,在安全管理工作中難以嚴(yán)格執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)。與此同時(shí),有的服務(wù)站在開展安全管理工作時(shí)依然沿襲傳統(tǒng)思維,遵循事后控制的理念,并沒有注重事前預(yù)防,從而導(dǎo)致安全問題難以得到有效規(guī)避,在發(fā)生之后造成一定的損失。在安全意識(shí)、安全培訓(xùn)與教育缺失的情況,服務(wù)站中很多工作人員缺乏對先進(jìn)的安全技術(shù)的應(yīng)用能力,例如,在操作人工智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)時(shí)難以對數(shù)據(jù)分析結(jié)果作出準(zhǔn)確的判定,從而導(dǎo)致安全隱患難以被發(fā)現(xiàn)[3]。

      此外,就硬件設(shè)施建設(shè)條件而言,目前,服務(wù)站建設(shè)由于處于發(fā)展階段,其在實(shí)際建設(shè)過程中的規(guī)劃設(shè)計(jì)內(nèi)容可能并沒有考慮全面。而服務(wù)站中的供能設(shè)備大多涉及到汽油、柴油、天然氣、電等危險(xiǎn)產(chǎn)品,由于在安全管理工作中缺乏完善的硬件設(shè)施,從而導(dǎo)致生產(chǎn)經(jīng)營管理工作中存在諸多安全隱患,對安全管理工作的開展有著不利的影響。以油罐為例,由于其埋設(shè)于地下,很多問題具有隱蔽性,隨著時(shí)間的推移,油罐因?yàn)閿D壓或腐蝕被破壞,從而影響到油品品質(zhì)。

      再者,有的綜合供能服務(wù)站屬于新建,其在投入生產(chǎn)經(jīng)營時(shí)沒有對管理制度進(jìn)行設(shè)計(jì),從而難以對安全管理工作提供指導(dǎo),導(dǎo)致安全管理處于低效狀態(tài)。具體來講,有的服務(wù)站在建設(shè)初期對盈利效果過分關(guān)注,在建設(shè)過程中沒有制定完善的管理標(biāo)準(zhǔn),從而導(dǎo)致服務(wù)站的安全隱患較大。

      4 人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)的應(yīng)用方案

      基于人工智能的視頻監(jiān)控系統(tǒng),應(yīng)該能夠以技術(shù)需求差異為依據(jù)來判定響應(yīng)條件。根據(jù)綜合供能服務(wù)站的客觀要求,人工智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)該包含識(shí)別異常行為、異常標(biāo)識(shí)以及異常操作流程的功能。在識(shí)別異常的操作流程方面,還可以按照異常行為來進(jìn)行識(shí)別。

      例如對吸煙檢測,系統(tǒng)制定的方案包括姿態(tài)估計(jì)、目標(biāo)檢測以及動(dòng)作分類等3 個(gè)內(nèi)容,系統(tǒng)會(huì)通過視頻進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析,在滿足3 個(gè)內(nèi)容的條件時(shí)就會(huì)作出反應(yīng)并發(fā)出警告。吸煙行為識(shí)別的算法主要是根據(jù)視頻流協(xié)議對視頻幀進(jìn)行采集,在預(yù)處理后按照以下步驟進(jìn)行識(shí)別:行人檢測→目標(biāo)跟蹤→人體姿態(tài)分析→煙頭檢測→動(dòng)作識(shí)別。

      根據(jù)上述步驟,行人檢測主要是對人的位置加以確定,將行為軌跡關(guān)聯(lián)到系統(tǒng)中,通過目標(biāo)跟蹤則能夠?qū)π腥藱z測的背景檢測錯(cuò)誤率進(jìn)行控制。之后系統(tǒng)會(huì)采用基于人工智能的煙頭檢測模型對煙頭目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測。并且基于動(dòng)作識(shí)別算法,對時(shí)序行為信息進(jìn)行分析,然后確認(rèn)并識(shí)別吸煙行為。最后,在煙頭檢測、動(dòng)作識(shí)別的綜合分析,對吸煙行為作出最終判定。在不同級聯(lián)與模態(tài)算法模型的支持下,能夠確保算法準(zhǔn)確,減少錯(cuò)誤率。

      再比如人員穿戴規(guī)范的檢測?;谌斯ぶ悄艿囊曨l監(jiān)控系統(tǒng)會(huì)對基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)行人人頭檢測器加以利用,在處理視頻流后應(yīng)用基于IOU 匹配的高效率跟蹤算法,采取動(dòng)態(tài)跟蹤的方式來對視頻中的人員信息進(jìn)行搜集與捕捉。與此同時(shí)系統(tǒng)還采取了多幀行人屬性分類與自研特殊姿態(tài)過濾算法,對多模型融合預(yù)測方法進(jìn)行設(shè)置。具體來講,就是按照工服、工帽的屬性對行人類型進(jìn)行劃分,從而使算法的魯棒性與抗干擾能力得到強(qiáng)化,憑借多幀分類結(jié)果來判斷行人的屬性。在現(xiàn)實(shí)場景中,為了確保算法的魯棒性達(dá)到要求,避免有誤報(bào)情況出現(xiàn),將自研的特殊姿態(tài)過濾算法作為算法的輸出端,在捕捉到特殊姿態(tài)行人時(shí),如果發(fā)現(xiàn)沒有視覺信息則過濾掉報(bào)警,從而對最后的告警結(jié)果進(jìn)行輸出。該項(xiàng)技術(shù)方案主要通過處理視頻流對時(shí)序信息加以保留,憑借多幀來對輸出結(jié)果及逆行預(yù)測,在單幀畫面中的受干擾影響就可以得到規(guī)避[4]。

      5 人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)在綜合供能服務(wù)站中的具體應(yīng)用

      為了將人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢與價(jià)值體現(xiàn)出來,本文結(jié)合某城區(qū)綜合供能服務(wù)站作為研究對象,對其人工智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行構(gòu)建,同時(shí)選取某傳統(tǒng)加油站進(jìn)行對比,對比的內(nèi)容以服務(wù)站與加油站的加卸油區(qū)域?yàn)橹?,對人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)與傳統(tǒng)視頻監(jiān)控技術(shù)的區(qū)別進(jìn)行了分析,經(jīng)過一段時(shí)間的實(shí)測,獲取到基于不同技術(shù)的報(bào)警數(shù)據(jù),如表1所示。

      結(jié)合上表數(shù)據(jù)不難發(fā)現(xiàn),基于人工智能的視頻監(jiān)控系統(tǒng)擁有較高的報(bào)警準(zhǔn)確率,在綜合供能服務(wù)站安全管理中其能夠有效識(shí)別一些安全問題與隱患,而傳統(tǒng)視頻監(jiān)控技術(shù)的報(bào)警率最高僅僅為69.9%,相較于人工智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有較大的差距。

      6 結(jié)語

      總而言之,綜合供能服務(wù)站涉及到的能源供應(yīng)類型較多,這無疑加大了安全管理的難度。其中人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)在綜合供能服務(wù)站安全管理中具有較高的應(yīng)用價(jià)值。因此,有必要針對服務(wù)站安全管理的相關(guān)技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行研究,在實(shí)踐中優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用效果,提高技術(shù)應(yīng)用水平,為促進(jìn)綜合供能服務(wù)站的建設(shè)與發(fā)展提供有力支持。

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