智能視頻監(jiān)控技術在海上平臺安全生產(chǎn)中的應用研究

張 帆

（中海油信息科技有限公司天津分公司，天津 300452）

0 引言

海上鉆井采油平臺作為海上油田生產(chǎn)的關鍵設施，具有遠離陸地、環(huán)境復雜且空間有限等特點，一旦發(fā)生安全事故將帶來巨大損失[1]。因此，嚴格的安全管理對于海上平臺至關重要，旨在預防事故發(fā)生。視頻監(jiān)控作為安全生產(chǎn)的重要監(jiān)管手段，已經(jīng)被廣泛應用于油氣田生產(chǎn)領域[2]。然而，隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴大和技術的發(fā)展，傳統(tǒng)的人工監(jiān)控方式因其效率低下且容易受到主觀因素干擾，難以滿足安全需求。智能視頻監(jiān)控技術在海上平臺安全生產(chǎn)的應用已經(jīng)成為大勢所趨。

1 智能視頻監(jiān)控技術概述

1.1 智能視頻監(jiān)控技術的概念

智能視頻監(jiān)控是利用計算機視覺技術對視頻信號進行處理、分析和理解，在不需要人為干預的情況下，通過自動分析序列圖像對監(jiān)控場景中的變化進行定位、識別和跟蹤[3]。智能視頻監(jiān)控通常由攝像機、視頻分析服務器、存儲設備、網(wǎng)絡設備和顯示設備等組成，通過不同的算法模型和協(xié)議標準實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲和展示。智能視頻監(jiān)控技術具有自動化、智能化、高效化的特點，能夠在監(jiān)控場景中自動識別和跟蹤目標，分析和判斷目標的屬性、行為以及場景的狀態(tài)和事件，并在發(fā)現(xiàn)異?；蛭ｋU時及時發(fā)出警報或采取措施，有效協(xié)助安全人員處理危機，并最大限度降低誤報和漏報現(xiàn)象。

1.2 智能視頻監(jiān)控技術的發(fā)展概況

智能視頻監(jiān)控技術的發(fā)展經(jīng)歷了幾個重要階段，從模擬視頻監(jiān)控技術、數(shù)字視頻監(jiān)控技術、網(wǎng)絡視頻監(jiān)控技術到如今的智能視頻監(jiān)控技術[4]。模擬視頻監(jiān)控技術是最早期的形式，采用模擬信號傳輸和存儲，雖然成本低、安裝簡單，但是由于圖像質(zhì)量差、傳輸距離有限等缺點限制了其發(fā)展。數(shù)字視頻監(jiān)控技術在模擬技術基礎上引入數(shù)字信號處理和存儲技術，提高了圖像質(zhì)量和傳輸效率，實現(xiàn)了遠程監(jiān)控和回放，但是仍然缺乏對視頻內(nèi)容的智能分析。網(wǎng)絡視頻監(jiān)控技術的出現(xiàn)使得視頻信號數(shù)字化、網(wǎng)絡化和標準化成為可能，為系統(tǒng)的可擴展性和互操作性帶來改善，但是對視頻內(nèi)容的智能化處理仍然有限。

隨著深度學習的出現(xiàn)與發(fā)展，誕生了以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks，CNN）為基礎的一系列在圖像處理領域大放異彩的神經(jīng)網(wǎng)絡結構。這些基于CNN的神經(jīng)網(wǎng)絡結構在圖像處理方面具有很強的特征提取能力和泛化能力。相較于傳統(tǒng)方法，它們提取的圖像特征更為準確和有效。由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像處理上的出色表現(xiàn)，它們開始被應用到智能視頻監(jiān)控技術中。通過部署基于深度學習的方法，現(xiàn)在的視頻監(jiān)控技術可以實現(xiàn)自動識別目標、分析目標行為、發(fā)現(xiàn)異常情況等功能。

2 智能視頻監(jiān)控的關鍵技術

2.1 目標檢測技術

智能視頻監(jiān)控的核心技術之一是目標檢測，其主要任務是在視頻圖像中準確找出感興趣的目標，并確定它們的類別和位置[5]。目標檢測技術一般包括兩個關鍵步驟：候選區(qū)域的選擇和分類器的訓練。在候選區(qū)域的選擇階段，可以采用滑動窗口或選擇性搜索等方法提取可能包含目標的區(qū)域。而分類器的訓練階段則通常采用深度學習的方法，通過大量帶標注的圖像進行學習，提取圖像的高層特征，并利用這些特征進行目標的分類和位置回歸。

基于深度學習的目標檢測算法可以分為Twostage算法和One-stage算法兩大類。典型的Twostage算法包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN。這類算法的基本思路是通過滑動窗口或者選擇性搜索等方法從圖像中提取大量潛在的候選框，然后基于CNN進行特征提取，最終輸出候選框中的目標類別和坐標信息。與Two-stage算法不同，One-stage算法是一步到位,無須生成候選框的過程。典型的One-stage算法有YOLO系列和SSD，這類算法直接在輸入圖像上滑動窗口，在窗口位置上同時完成特征提取、分類和坐標回歸，直接輸出目標類別及其坐標。

2.2 行為識別技術

行為識別技術是通過分析視頻中的人或物體的運動和動作來判斷其所屬的行為類別或意圖，其主要流程包括視頻預處理、目標檢測與跟蹤、特征提取和行為分類等步驟。首先，通過視頻預處理，對視頻進行去噪、穩(wěn)定和分割等操作以提高質(zhì)量。其次，在目標檢測與跟蹤階段，系統(tǒng)會定位和標識視頻中的感興趣目標，并跟蹤它們的運動軌跡。再次，在特征提取階段，系統(tǒng)根據(jù)目標的類型和行為特點，選擇合適的特征描述符進行表示。最后，在行為分類階段，系統(tǒng)利用機器學習或深度學習的方法對提取的特征進行訓練和測試，建立分類器或識別模型，以輸出目標的行為標簽或概率。通過這些步驟，行為識別技術能夠有效地分析視頻中的行為信息，提升智能視頻監(jiān)控技術的監(jiān)控能力。

2.3 目標跟蹤技術

目標跟蹤技術可以持續(xù)不斷地跟蹤視頻流中感興趣的目標。首先，基于前一幀圖像中目標的位置信息與運動模型，預測當前幀中目標可能出現(xiàn)的位置。其次，在預測的目標位置附近區(qū)域內(nèi)，利用圖像處理算法提取特征，形成跟蹤匹配的模板。再次，計算模板與候選圖像區(qū)域的相似度，找到與模板最匹配的目標區(qū)域。最后，基于匹配結果更新目標的位置信息及跟蹤模板，以便適應目標外觀或背景中的變化。通過重復以上流程，目標跟蹤技術可以高效穩(wěn)定地跟蹤視頻流中的行人、車輛等目標。可以說，目標跟蹤是智能視頻監(jiān)控技術實現(xiàn)自動分析、異常檢測等智能功能的基礎，也是判斷監(jiān)控技術性能優(yōu)劣的重要指標之一。

3 智能視頻監(jiān)控技術在海上平臺安全生產(chǎn)中的應用

3.1 人員監(jiān)控

海上平臺安全生產(chǎn)中的一個重要方面是人員監(jiān)控，即利用智能視頻監(jiān)控技術對海上平臺上的人員進行實時的識別、統(tǒng)計、追蹤、行為分析等，以保障人員的安全和健康，提高人員的工作效率和管理水平。人員監(jiān)控涉及多個方面的技術。例如，人臉識別技術可以利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別和驗證人員的身份，實現(xiàn)人員的準入控制、考勤管理、黑名單預警等功能；個人保護裝備（Personal Protective Equipment，PPE）穿戴檢測技術可以利用目標檢測技術，對人員是否佩戴規(guī)定的個人防護裝備進行檢測和提醒，降低人員的安全風險，提高人員的安全意識；檢測人、艦船或者其他一些特定的物體技術可以利用目標檢測技術，對某些威脅海上平臺的物體（未知的艦船）設置較高的優(yōu)先級，實現(xiàn)對海上平臺的實時監(jiān)測和報警。這些技術共同構成海上平臺人員監(jiān)控的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，為海上平臺的安全生產(chǎn)提供有效的技術支撐。

3.2 設備監(jiān)測

智能視頻監(jiān)控技術在海上平臺的安全生產(chǎn)中扮演著重要角色，可以實現(xiàn)對海上平臺各類設備的實時監(jiān)測和異常報警，從而提高設備運行效率和故障處理能力。智能視頻監(jiān)控技術主要依托于目標跟蹤技術，能夠動態(tài)監(jiān)測和定位設備，同時進行目標的行為分析和預測。

在海上平臺設備監(jiān)測中，目標跟蹤技術發(fā)揮著多方面的作用。一方面，它可以監(jiān)測設備的運動狀態(tài)和異常情況。例如，跟蹤設備的運動軌跡，判斷是否存在偏移、碰撞或脫落等異常情況，及時發(fā)出預警，有效避免事故發(fā)生。據(jù)統(tǒng)計，海上平臺的設備事故中超過30%是運動狀態(tài)異常所致。另一方面，該技術可以監(jiān)測和優(yōu)化設備的參數(shù)和性能，如溫度、壓力、液位、流量等參數(shù)，以及工作效率、能耗、壽命等性能指標。因此，應用智能視頻監(jiān)控技術能夠有效提高設備性能和可靠性，降低運行成本，增加設備利潤，進而保障海上平臺的安全運行。

3.3 場景監(jiān)視

在海上平臺安全生產(chǎn)中，場景監(jiān)視是至關重要的一環(huán)。它指的是對平臺整體環(huán)境和重要部位進行實時視頻監(jiān)控，并通過智能分析和處理視頻圖像實現(xiàn)對平臺的安全管理和保護。場景監(jiān)視的功能主要包括目標檢測和識別、區(qū)域劃分和報警以及事件檢索和回放。

第一，通過智能視頻監(jiān)控技術，場景監(jiān)視能夠自動檢測和識別視頻圖像中的運動目標，如人員、船只、飛機、鳥類等，并對其進行分類、標記和跟蹤，分析其行為和狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)異常、危險或侵入等情況。第二，通過智能視頻監(jiān)控技術，場景監(jiān)視可以對海上平臺的不同區(qū)域進行劃分和設置，根據(jù)安全要求設定相應的報警規(guī)則和條件。一旦發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為，系統(tǒng)將及時發(fā)出報警信號，并采取相應的措施，如語音提示、照明開啟、聯(lián)動其他設備等。第三，場景監(jiān)視還能對視頻圖像中的各種事件進行檢索和回放，如入侵事件、火災事件、事故事件等。通過設定不同的檢索條件，可以快速定位和展示相關視頻片段，便于事后的分析和處理。

4 結語

智能視頻監(jiān)控技術在海上平臺安全生產(chǎn)中的應用研究是一個持續(xù)發(fā)展的過程，需要不斷學習、創(chuàng)新和探索。相信隨著科技的進步和應用的不斷深化，智能視頻監(jiān)控技術將為海上平臺安全生產(chǎn)做出更多貢獻，為海洋石油與天然氣資源的開發(fā)與利用提供更加堅實的保障。