工业视频智能分析技术在安全管控中的应用

工业视频智能分析技术在安全管控中的

应用摘要：近年来，随着我国社会与经济的快速发展，视频监控系统成为了公共安防领域的一种有效的安防产品，并得到了广泛的应用。基于大数据时代背景下，消防信息化建设也成为消防部门实现科技强警、提高火灾防控和灭火救援能力的重要举措。工业视频智能分析技术将AI赋能传统摄像机，可避免前端设备的重复建设，且针对单一摄像机可配置不同安全级别的识别算法，实现场景灵活配置，对现场不安全行为或事件实时预警，由事后查询转变为主动监控，真正做到实时预警、智能检测、规范管理。关键词：视频监控；智能分析；智能视频云近年来，随着“平安城市、智慧城市”等项目在全国的推进，视频监控的数据量也越来越大，智能视频相关产品的应用随着视频监控市场规模的不断壮大向各行业延伸。目前，各行业对智能视频分析的认知都在不断提高，智能分析技术已经从以前高端应用定位，逐渐平民化、商业化，向公安、金融、能源、司法、交通、零售等诸多领域铺展开。在模型管理中，应对人员入场、人员未戴安全帽、人员运动轨迹、危险区域滞留、人员异常行为等应用场景按照识别的细项进行分类，以支撑不同检测识别类别的AI应用。一、智能视频分析技术的主要功能智能视频分析技术源于计算机视觉技术，融合了图像处理技术、模式识别技术、计算机图形学等多项技术，是根据预设目标行为进行智能监控的一种技术;智能视频分析技术在监控图像与图像描述之间建立一种映射关系，通过将运动目标同背景进行有效分离，排除其他因素产生的影响并从中识别出准确的运动目标，同时还可以对运动目标的行为进行实时追踪、检测和分析。智能视频分析技术由智能化数据处理功能与视频图像技术构成，智能化的数据处理功能主要是多传感数据器融合方法的运用，而视频图像技术则利用视频图像监控实现目标事件预设目标行为的感知与识别，智能视频分析系统主要由视频数据采集与分析、视频智能分析与处理平台、系统客户端组成，具体功能如下：（1）视频数据采集与分析子模块。该模块是通过摄像机、镜头、云台等前端设备把系统所监视目标的光、声等图像信号转变成电信号，对采集到的电信号进行编码与分析，过滤掉无用的冗余信息，存入存储服务器并在监控显示终端实时显示.（2）视频智能分析与处理平台子模块。该模块用于实现控制信号和图像信号的传输以及处理，包括数据传输分配和图像处理两部分.其中，数据传输分配部分是将视频、报警等信息上传至中心服务器，中心服务器进行集中式分析与统一管理，登录中心服务器可实时查看前端设备运行情况，通过发送控制命令对前端设备进行各种控制.图像处理部分是对系统传输的图像信号进行分析，实现视频图像中目标的定位、识别和跟踪，在此基础上自动监控视频图像中的异常情况，并为管理人员提供决策信息.图像处理的主要设备有视频切换器、监视器和录像机监视器。二、边缘视频智能分析系统边缘视频智能分析系统能够通过云端AI模型训练平台获取模型，与企业视频监控系统对接，实现对现场监控图像的调阅，并利用模型对调阅的监控图像进行智能分析，对异常事件进行预警。边缘视频智能分析系统根据云端AI模型训练平台下发的规则，不仅能够实现厂区内场景的本地智能分析和违规告警，还能实现模型训练视频数据采集、信息存储、违章识别、实时预警、违章审核等功能。边缘视频智能分析系统能够根据关键区域和高风险作业等特殊作业场景的管控要求，基于软件定义存量摄像机技术，通过对传统视频监控设备按需配置智能算法，构建各类目标检测和违章识别等应用模型，实现生产现场全景监测，对人员入场、人员未戴安全帽、人员运动轨迹、危险区域滞留、人员异常行为等违章行为进行实时预警。边缘视频智能分析系统是软件系统，不受限于硬件设备的配置和接入能力，当需要扩展摄像机接入路数时，平行扩展部署即可。边缘视频智能分析系统采用微服务模式进行开发部署，支持功能灵活扩展，支持从云端AI模型训练平台下载更新模型；全面兼容ONVIF网络协议和RTSP视频流传输协议，支持SDK或ONVIF标准协议接入管理设备；支持与第三方平台无缝对接；规则全面，针对性、适用性强，灵敏度高、识别率高。三、工业视频智能分析应用1、人员入场识别。人员入场识别适用于厂区各入口。在员工和作业人员进入厂区时，对入场人员的信息、入厂时间、着装是否符合安全规范进行识别，当检测到人员身份不符或着装不符合安全规范时则发出警告。2、人员未戴安全帽识别。人员未戴安全帽识别适用于作业区域。在作业区域内，当检测到有人未戴安全帽时则发出警告，即设定戴安全帽为合法目标，未戴安全帽为非法目标，系统自动过滤戴安全帽的目标而报警未戴安全帽的目标。3、人员运动轨迹识别。人员运动轨迹识别适用于厂区限制活动区域。在设定的限制区域内，当现场人员跨越限制区域时将发出警告，并通过人脸识别记录人员的运动轨迹。4、危险区域滞留识别。危险区域滞留识别适用于厂区危险区域。在设置的厂区危险区域内，有人在一定范围内长时间静止不动则发出警告，其他的运动目标行为不发出警告。当发生此类事件时，能够初步判定有人在场景内静止不动。5、人员异常行为识别。人员异常行为识别适用于厂区警戒区域。在设定的警戒区域内，当现场人员发生拨打手机、抽烟、跌倒、作业未系安全带等异常行为时，通过对视频监控图像进行智能分析就能够自动对事件发出警告，可以第一时间发现现场人员拨打电话、抽烟、跌倒、作业未系安全带等异常行为，并在第一时间进行告警和处理。通过应用工业视频智能分析技术，能够赋能传统工业视频监控系统，实现自动检测前端摄像机画面，从而解放值班人力。当出现人员异常行为后，边缘视频智能分析系统将主动弹屏预警并伴随声音提示，方便中控人员快速通过视频画面发现异常情况。同时，系统会自动存储异常视频，省去了传统工业视频监控系统需要从海量的视频录像文件中查找证据，大大提高了工作效率。工业视频智能分析技术在安全管控中的应用效果如下。第一，可显著提升炼油化工企业的安保能力、安检能力，减少由安全事故导致的财产损失，提升安全管控水平，减少和避免人为失误，提升安保效率。第二，能够摆脱传统视频监控系统过度依靠中控人员进行观察和监控等局限性，为炼油化工企业提供更便捷、更精准的监控系统。第三，能够实现静态到动态的全方位监控，提高人员入场识别率，使厂区人员自觉遵守厂区安全管控的各项要求。安全问题一直是炼油化工企业重点关心的问题，一旦发生安全事故，会造成人员伤亡和巨大的经济损失。工业视频智能分析技术采用“云-边-端”的部署模式，将AI赋能传统摄像机，对现场人员不安全行为或事件进行实时预警，由事后查询转变为主动监控。通过对传统视频监控设备按需配置智能算法，能够有效提升设备AI能力，创立全方位、多视角、可追溯的安全生产监控新模式，实现关键区域和高风险作业的全过程实时监控与智能报警，对提升企业安全管理水平。参考文献：朱庆忠，杨和义，张彦彬.智能视频分析技术在电力设备监控中的