檀 飛 江 濤 付志鵬

〔中國石化江西石油分公司 江西南昌 330046〕

在云化網(wǎng)絡(luò)、人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)、5G技術(shù)以及半導(dǎo)體等技術(shù)的突破融合趨勢之下，人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)得到了飛快發(fā)展和廣泛運用，在城市治安、道路交通安全、電力系統(tǒng)等領(lǐng)域都積累了海量的視頻數(shù)據(jù)。隨著智慧城市、智慧交通、智慧園區(qū)等概念的興起，更是把人工智能視頻監(jiān)控的應(yīng)用范圍推廣到了各個領(lǐng)域。

我國的相關(guān)智能監(jiān)控技術(shù)起步較晚，在2000年以前，幾乎全球的視頻監(jiān)控領(lǐng)域都被美國、德國等少數(shù)歐美企業(yè)壟斷。進入21世紀(jì)后，隨著相應(yīng)科技的迅猛發(fā)展和政府對于視頻監(jiān)控建設(shè)的大力投入，使得智能監(jiān)控在我國得到了廣泛的重視和實踐。目前我國許多行業(yè)仍處在由視頻監(jiān)控到智能監(jiān)控的轉(zhuǎn)型階段，主要集中在交通、金融、電力、治安等領(lǐng)域。

加油站作為存儲和銷售成品油的場所，具有易燃易爆的特性，且人員流動大、帶來的安全隱患比其他場景多，例如抽煙、違規(guī)闖入等看似不起眼的行為會導(dǎo)致巨大災(zāi)禍的釀成。所以在安全防范方面，加油站相對于其他行業(yè)場所要更加嚴(yán)格，并應(yīng)具備更高的可靠性，而智能視頻監(jiān)控能夠滿足這些要求。

1 人工智能視頻監(jiān)控技術(shù)在加油站現(xiàn)場安全管理中的作用

1.1 傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)安全管理的短板

目前我國加油站數(shù)量已經(jīng)超過10萬座。加油站主要采用的是傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)。隨著加油站安全保障的需求越來越高，營業(yè)量和人流量越來越大，加油站收發(fā)油作業(yè)的頻率越來越高，傳統(tǒng)視頻監(jiān)控技術(shù)在安全管理的短板越發(fā)凸顯。

(1)傳統(tǒng)視頻監(jiān)控需要依靠大量專業(yè)人員對視頻進行實時或回放監(jiān)看。對于擁有眾多加油站的企業(yè)來說，如果要對加油站的視頻進行全覆蓋監(jiān)控，則需要耗費大量人力[1]。

(2)傳統(tǒng)視頻監(jiān)控報警準(zhǔn)確性較低。一是通過人工查閱海量視頻信息，難免出現(xiàn)疲勞和疏漏，效果較差[1]；二是人員素質(zhì)參差不齊，可能出現(xiàn)因能力問題導(dǎo)致對異常問題產(chǎn)生遺漏。

(3)傳統(tǒng)視頻監(jiān)控屬于事后管理。傳統(tǒng)視頻監(jiān)控只能記錄現(xiàn)場實際情況，但是對于發(fā)生的異常行為并不能及時報警，只能作為事后取證的素材。

1.2 智能視頻監(jiān)控技術(shù)的優(yōu)勢

(1)全天候可靠監(jiān)控。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)[2]徹底改變了由人員對監(jiān)控畫面進行監(jiān)控和分析的模式。通過基于人工智能算法對所監(jiān)控的畫面進行實時分析，一旦發(fā)現(xiàn)異常行為立刻向監(jiān)控中心進行報警。

(2)報警效率和準(zhǔn)確性高。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)[2]由于運用了人工智能算法，使用戶可以更加精確定義異常行為的特征，一旦發(fā)現(xiàn)異常行為，可以準(zhǔn)確地進行實時報警，有效提高報警的準(zhǔn)確性。

(3)響應(yīng)速度快。智能視頻系統(tǒng)擁有傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)不具備的智能特性，能夠準(zhǔn)確識別異常行為。因此，在異常行為造成嚴(yán)重后果前就能夠提示安全人員關(guān)注情況，使得安全管理人員有較為充裕時間去處理各種異常行為。

(4)便于數(shù)據(jù)分析。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以直觀、便捷地將各種報警數(shù)據(jù)進行匯總，使得安全管理人員能夠快速分析出各類異常行為發(fā)生的位置、時間和頻率等信息，使決策者能夠直觀發(fā)現(xiàn)安全管理的薄弱環(huán)節(jié)，便于有效制定下一步提升安全管理的措施。

2 智能監(jiān)控系統(tǒng)在加油站安全管理的需求分析

(1)構(gòu)建加油站各個作業(yè)區(qū)域全方位的人工智能行為識別系統(tǒng)，實現(xiàn)全天候、實時、準(zhǔn)確的自動行為巡查。

(2)基于深度學(xué)習(xí)、計算機視覺等技術(shù)構(gòu)建智能視頻分析技術(shù)，實現(xiàn)在復(fù)雜多變場景下能夠?qū)崟r自動地對監(jiān)控畫面中的人員多種違規(guī)行為操作(見表1)進行分析，規(guī)范人車管理，并進行及時的短信告警和語音播報。

表1 加油站安全管理的需求分析

3 智能監(jiān)控系統(tǒng)識別異常行為的技術(shù)方案

智能監(jiān)控系統(tǒng)主要是針對不同技術(shù)內(nèi)容的需求差異需要進行響應(yīng)條件判斷。本文的技術(shù)內(nèi)容主要分為對行為的異常識別、對人員穿戴的異常識別以及對于操作流程的異常識別，其中操作流程的異常識別可分解為多個行為異常識別的順序判別。

以吸煙檢測為例展示行為異常識別算法的具體流程。本文擬采用姿態(tài)估計、目標(biāo)檢測和動作分類的級聯(lián)方案[3]，實時分析視頻流，對吸煙行為進行發(fā)現(xiàn)和告警。吸煙行為識別算法方案通過視頻流協(xié)議采樣視頻幀，經(jīng)過一定的預(yù)處理后，通過行人檢測、目標(biāo)跟蹤、人體姿態(tài)估計、煙頭檢測、動作識別等步驟，輸出吸煙人員的告警結(jié)果。具體地，行人檢測給出了人員位置；通過關(guān)聯(lián)行人軌跡，目標(biāo)跟蹤有效降低了行人檢測的背景誤檢；隨后采用了自研基于深度學(xué)習(xí)的煙頭檢測模型預(yù)測出煙頭目標(biāo)位置；同時通過自研的動作識別算法結(jié)合時序行為信息進行吸煙行為的識別。最后，聯(lián)合煙頭檢測和動作識別的結(jié)果，實現(xiàn)了最終吸煙行為的判別。通過級聯(lián)多個不同模態(tài)的算法模型，本算法方案可更好地解決單模型效果不良的弊端，進一步提高算法準(zhǔn)確率。

對于人員穿戴性規(guī)范檢測，本文擬采用基于深度學(xué)習(xí)的實時行人人頭檢測器對視頻流進行處理，并基于IOU匹配的高效率跟蹤算法[4]對視頻畫面中的工作人員進行實時跟蹤。結(jié)合了多幀行人屬性分類以及自研特殊姿態(tài)過濾算法構(gòu)建多模型融合預(yù)測方法，即先對行人進行工服工帽屬性分類，為提高算法的抗干擾能力和魯棒性，采用多幀分類結(jié)果進行屬性判別。為提高算法在實際應(yīng)用場景的魯棒性，降低誤報現(xiàn)象，在算法的輸出端加入自研的特殊姿態(tài)過濾算法，對視覺信息缺失的特殊姿態(tài)行人的報警進行過濾[5]，最終輸出告警結(jié)果。該方案針對視頻流進行處理，有效保留了時序信息，能夠根據(jù)多幀進行預(yù)測輸出結(jié)果，降低單幀畫面的擾動干擾影響。

4 智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在加油站應(yīng)用實例

為了直觀展示智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)相對于傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的優(yōu)勢，特意選取了在1個城區(qū)加油站安裝了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，并安排1名專業(yè)人員專職查看該站視頻監(jiān)控。通過一個月時間實踐，得出下列數(shù)據(jù)(見表2)。

表2 智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)和人工識別異常行為報警情況對比統(tǒng)計

從表2可以得出智能監(jiān)控系統(tǒng)報警準(zhǔn)確率為96.8%，人工通過查看傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的報警準(zhǔn)確率為52.6%，智能監(jiān)控系統(tǒng)報警準(zhǔn)確率遠高于人工報警。

5 結(jié)束語

成品油銷售企業(yè)由于點多面廣、管理分散，人的不安全行為一直是安全監(jiān)管的重點，然而無法實現(xiàn)安排人員對加油站實行24×7的全天候視頻督查。通過應(yīng)用智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，可以有效提升加油站現(xiàn)場安全管理水平，規(guī)范加油站人員現(xiàn)場作業(yè)通過“智慧的眼睛”實時抓拍加油站人員不安全行為，并以語音和短信等方式進行實時報警，使得管理人員可以及時發(fā)現(xiàn)、糾正和處理異常情況，最大限度提升報警效率和準(zhǔn)確性，實現(xiàn)了“事后管理”向“事前管理”的轉(zhuǎn)變。