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        基于5G的AI的河湖監(jiān)控管理能力研究

        2022-10-20 03:41:30黃賢焱
        現(xiàn)代信息科技 2022年13期
        關(guān)鍵詞:漂浮物河湖監(jiān)控

        黃賢焱

        (廣東省電信規(guī)劃設(shè)計院有限公司,廣東 陽江 529500)

        0 引 言

        經(jīng)過幾年的發(fā)展,已初步建成了全國河湖長制管理體系,全國各省、市、縣三級成立了河長制辦公室,承擔(dān)河長制日常工作。但由于各地河道管理手段不足,管理人員不夠,再加上地處偏遠,日常數(shù)據(jù)采集和管理難度依舊很大。在水質(zhì)監(jiān)測領(lǐng)域,現(xiàn)在還比較依賴人員去巡查監(jiān)管,對于水質(zhì)顏色、水面漂浮物堆積等事件無法及時發(fā)現(xiàn)處理,缺乏常態(tài)化監(jiān)管手段?;贏I 的河湖監(jiān)控管理能力能實現(xiàn)人工巡檢與智能巡檢相結(jié)合、快速預(yù)警并處置。

        1 能力目標(biāo)

        基于5G 的AI 的河湖監(jiān)控管理能力,旨在以“提升系統(tǒng)智能化水平、提升資源有效復(fù)用度、實現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)化”為總體思路,圍繞河流長制、水域岸線管理、河流采砂監(jiān)管等重點需求,依托5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等先進技術(shù),構(gòu)建基于5G 的AI 的河湖監(jiān)控管理能力,支撐江河流泊的管理業(yè)務(wù),提升江河流泊長效保護與動態(tài)管控能力。其主要目標(biāo)有:

        1.1 智能升級提高系統(tǒng)智能化水平

        以AI 開放平臺為基礎(chǔ),針對河流管理事件的各類應(yīng)用場景,豐富智能化應(yīng)用種類,提升智能化效果,并同時進行多維感知核對確認,真正起到智能化、自動化的效果,減少大量人工投入,提升相關(guān)工作開展效率。

        1.2 集約共享提升資源有效復(fù)用度

        充分考慮和研究同一場景下不同時間、對象、精確度等方面的應(yīng)用需求,在保證效果的同時,合理匹配和優(yōu)化設(shè)備,提供同時、分時的一機多用和多機聯(lián)用,并統(tǒng)籌建設(shè)后端中心平臺,達到集約共享的目的。

        建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理平臺,打通數(shù)據(jù)交換壁壘,形成數(shù)據(jù)共享交換體系,實現(xiàn)對各部門業(yè)務(wù)的有效支撐。

        1.3 總體設(shè)計實現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)化

        以總體設(shè)計為起點,結(jié)合“縱向到底、橫向到邊”的管控體系,由“目標(biāo)驅(qū)動監(jiān)管”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動監(jiān)管”轉(zhuǎn)變,破解業(yè)務(wù)交叉、建設(shè)分散的情況,推動河流管理業(yè)務(wù)全流程數(shù)據(jù)和管理,有關(guān)數(shù)據(jù)也可共享至其他業(yè)務(wù)部門,實現(xiàn)河長制管理效益最大化。

        2 能力架構(gòu)

        2.1 總體架構(gòu)

        基于5G 的AI 的河湖監(jiān)控管理能力充分依托電子政務(wù)外網(wǎng)、運營商5G 網(wǎng)絡(luò)資源,構(gòu)建安全可靠的網(wǎng)絡(luò),滿足河流管理感知、業(yè)務(wù)應(yīng)用、移動應(yīng)用等連接接入??傮w網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖1所示。

        圖1 基于5G 的AI 的河湖監(jiān)控管理能力總體架構(gòu)

        總體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)為中心—現(xiàn)地站二級管控體系以實現(xiàn)指揮控制扁平化。前端固定視頻通過視頻專網(wǎng)(光纜)接入,將視頻流以及視頻異常事件信息上傳至管理中心,視頻圖像流及異常事件在管理中心進行存儲;管理中心可依托視頻專網(wǎng)調(diào)用實時視頻流,同時可以調(diào)用存儲在現(xiàn)地的歷史視頻;管理中心通過視頻管理軟件依托政務(wù)外網(wǎng)以及視頻專網(wǎng)調(diào)用實時視頻流,依托政務(wù)外網(wǎng)調(diào)用存儲在管控分中心的視頻流。

        通過運營商無線網(wǎng)絡(luò)(4G/5G,在具備運營商5G 信號覆蓋的場景下,優(yōu)先利用5G 網(wǎng)絡(luò))接入的視頻監(jiān)控設(shè)備視頻流信息存儲在本地;現(xiàn)地AI 分析出的異常事件、定時抓拍的圖像信息、及其他信息通過運營商無線網(wǎng)絡(luò)(5G)傳輸?shù)街行?。移動終端可通過運營商5G無線網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)高帶寬、低延時的移動應(yīng)用。

        2.2 應(yīng)用架構(gòu)

        基于5G 的AI 的河湖監(jiān)控管理能力的應(yīng)用架構(gòu)包括:智能感知、基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)服務(wù)和智能應(yīng)用共4 個層次,以及信息安全、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和運維管理三大體系組成。河流管理智能可視化系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)如圖2所示。

        圖2 基于5G 的AI的河湖監(jiān)控管理能力應(yīng)用架構(gòu)

        3 能力組成

        3.1 AI 計算中心

        結(jié)合大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能技術(shù),建設(shè)AI 計算中心,提供河流管理AI 能力,提供API 方式調(diào)用,河湖監(jiān)控管理平臺及其他第三方業(yè)務(wù)系統(tǒng)可直接調(diào)用。

        3.1.1 AI 計算中心架構(gòu)

        AI 計算中心整體系統(tǒng)包括AI 訓(xùn)練平臺、智能分析設(shè)備、河流管理智能可視化平臺等模塊。

        AI訓(xùn)練平臺負責(zé)進行智能算法模型的訓(xùn)練。少量訓(xùn)練可采用公有云AI訓(xùn)練平臺,大量素材訓(xùn)練可采用私有化部署的AI訓(xùn)練平臺。

        智能分析設(shè)備可以是智能分析前端(智能攝像機)、智能分析NVR 或智能分析服務(wù)器,AI 訓(xùn)練平臺訓(xùn)練完成的算法模型可以方便地部署在智能分析設(shè)備上運行。

        基于AI 的河湖監(jiān)控管理能力一般部署在局域網(wǎng)中,可接入智能分析前端(攝像機)、智能分析NVR 及智能分析服務(wù)器,并通過多網(wǎng)域配置等技術(shù)手段對接部署于互聯(lián)網(wǎng)中的AI 訓(xùn)練平臺。AI 計算中心部署架構(gòu)如圖3所示。

        圖3 AI 計算中心部署架構(gòu)

        3.1.2 智能分析算法訓(xùn)練

        (1)水面漂浮物識別算法說明:1)智能分析功能說明:對于攝像機視野覆蓋內(nèi)的情況,視頻智能分析系統(tǒng)能夠?qū)ζ∥锞奂庍_到一定面積的漂浮物進行自動分析識別。2)目標(biāo)要求:現(xiàn)場攝像機安裝條件滿足要求,目標(biāo)清晰可見,且像素大小不低于48×48 像素(1 920×1 080 分辨率下)。3)水域漂浮物的分類:根據(jù)現(xiàn)場管理的需要,將水域漂浮物分類成水葫蘆、生活垃圾其他類別。4)水面漂浮物識別算法技術(shù)實現(xiàn)原理。水面漂浮物識別智能分析功能在后端布設(shè)的智能視頻分析服務(wù)器中集中實現(xiàn),前端視頻監(jiān)控設(shè)備負責(zé)采集視頻數(shù)據(jù),相關(guān)網(wǎng)絡(luò)鏈路及信息化基礎(chǔ)設(shè)施負責(zé)視頻資源的傳輸、存儲、讀取和展示。其實現(xiàn)過程如圖4所示。

        圖4 水面漂浮物識別算法實現(xiàn)過程

        水面漂浮物檢測算法采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)是模仿人腦對信息的分析處理方式,通過建立由線性或者非線性變換的處理單元組成的具有層次結(jié)構(gòu)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),借助反向傳播算法,來自動學(xué)習(xí)出數(shù)據(jù)的特征和表達。深度學(xué)習(xí)算法,能夠通過底層特征的不斷組合將抽象特征形成具有語義的更加高級的特征,來更好的表達數(shù)據(jù)。

        基于深度學(xué)習(xí)的識別技術(shù),通過視頻分析判斷場景中是否有所需識別目標(biāo),然后提供報警信息。算法處理流程主要包含以下幾個模塊:1)輸入原始的圖像數(shù)據(jù)至目標(biāo)檢測模塊,產(chǎn)生目標(biāo)檢測鏈表。2)對結(jié)果進行統(tǒng)計及過濾。3)輸出報警信號,包括報警標(biāo)志位和目標(biāo)位置。

        (2)垃圾堆識別:1)垃圾堆AI 識別算法說明:對于攝像機視野覆蓋內(nèi)的情況,AI 能力能夠發(fā)現(xiàn)河岸兩邊一定面積的垃圾堆進行識別。2)垃圾堆識別算法技術(shù)實現(xiàn)原理:垃圾堆智能分析功能在后端布設(shè)的智能視頻分析服務(wù)器中集中實現(xiàn),前端視頻監(jiān)控設(shè)備負責(zé)采集視頻數(shù)據(jù),相關(guān)網(wǎng)絡(luò)鏈路及信息化基礎(chǔ)設(shè)施負責(zé)視頻資源的傳輸、存儲、讀取和展示。其實現(xiàn)過程如圖5所示。

        圖5 水面垃圾堆識別算法實現(xiàn)過程

        需要注意的是,現(xiàn)有的水面垃圾堆監(jiān)測方案,只能定點采集圖像,因此也只能實現(xiàn)對固定區(qū)域的監(jiān)測,對于河道等水流速較快、路徑較長的待監(jiān)測目標(biāo),很難實現(xiàn)對整條河道的完整監(jiān)測,更無法實現(xiàn)為監(jiān)測到的漂浮物的跟蹤定位,較為可行的做法是,增加河湖區(qū)域的視頻采集密度,并對算法加以完善,增強垃圾堆數(shù)量預(yù)測分析。

        (3)其他AI 識別能力。根據(jù)業(yè)務(wù)管理需求,結(jié)合主管部門業(yè)務(wù)痛點,至少還應(yīng)包括采砂船AI識別、入河排污口(明排)排水識別、水體顏色識別和水面泡沫識別。其實現(xiàn)方式主要利用圖像進行智能識別。其原理為:

        采砂船智能分析功能、排污識別和水體顏色識別在前端布設(shè)的智能攝像機中實現(xiàn),其中排污識別包括排污口水體顏色、泡沫識別、定性判斷,以判定是否排污水;而水體顏色識別是指能夠在白天對水體顏色包括紅色、黑色和黃色進行識別(具體顏色判定指標(biāo)需結(jié)合光照時間和距離情況等多種因素,由用戶方指定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn))。需要注意的是,水體顏色識別和水面泡沫識別智能分析功能在后端布設(shè)的智能視頻分析服務(wù)器中集中實現(xiàn)。

        3.2 視頻聯(lián)網(wǎng)能力

        隨著可視化系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大,應(yīng)用的不斷深入,系統(tǒng)的整合需求日益強烈;各級河流管理部門對視頻圖像資源共享的需求不斷提升;橫向跨區(qū)域視頻圖像共享需求日益增多,視頻監(jiān)控“大聯(lián)網(wǎng)”已成為發(fā)展趨勢。

        從河流日常管理的角度來看:首先,河流管理對視頻監(jiān)控的需求已經(jīng)不僅僅滿足于局部區(qū)域的有限范圍,而是在覆蓋本地區(qū)的基礎(chǔ)上,要求進行全省乃至全國范圍內(nèi)跨區(qū)域的大聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控,市級聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控成為整個體系中資源匯聚整合的重要環(huán)節(jié);其次,利用智能分析、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)對視頻信息進行深度挖掘,以平臺大規(guī)模聯(lián)網(wǎng)、監(jiān)控資源整合、視頻信息匯聚為前提條件。

        3.2.1 前端設(shè)備聯(lián)網(wǎng)接入

        平臺支持市場上符合標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的前端設(shè)備直接接入,同時考慮到了其他廠家及非標(biāo)設(shè)備的兼容接入方案。實現(xiàn)了中心平臺部署與前端設(shè)備建設(shè)的技術(shù)分隔,使得前端設(shè)備的部署和選型具有更大靈活性。

        站點布設(shè)。需要科學(xué)優(yōu)化布局視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò),應(yīng)對支流匯入口、大中型水閘匯入口,進行布設(shè)視頻站點。

        標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備。平臺支持符合GB/T 28181、ONVIF 等協(xié)議的設(shè)備直接接入,實現(xiàn)視頻預(yù)覽、云臺控制、錄像回放等操作。

        非標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備。非標(biāo)準(zhǔn)前端通過視頻聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)(NCG)進行SDK 開發(fā),實現(xiàn)高性能兼容接入,支持各種操作包括預(yù)覽、控制、回放等,以主要解決已有設(shè)備的利舊問題。

        3.2.2 下級平臺聯(lián)網(wǎng)接入

        標(biāo)準(zhǔn)平臺。采用視頻聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)(NCG)實現(xiàn)多廠商滿足GB/T 28059、GB/T 28181、DB33 等國標(biāo)或地標(biāo)要求的視頻監(jiān)控平臺級聯(lián)或互聯(lián)。NCG 具備信令網(wǎng)關(guān)、媒體網(wǎng)關(guān)、網(wǎng)關(guān)運維、日志管理、安全認證和權(quán)限管理等功能。實現(xiàn)跨平臺的目錄推送、視頻預(yù)覽、視頻回放、設(shè)備重啟、校時。

        非標(biāo)準(zhǔn)平臺。視頻聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)(NCG)通過平臺廠商提供的SDK 進行定制開發(fā),可將中心平臺標(biāo)準(zhǔn)信令轉(zhuǎn)換成下級平臺非標(biāo)準(zhǔn)信令,將下級平臺非標(biāo)準(zhǔn)碼流轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)碼流,再上傳到中心平臺流媒體服務(wù)器進行轉(zhuǎn)發(fā)調(diào)用。

        4 能力特色

        4.1 基礎(chǔ)視頻功能

        通過視頻實時遠程掌握河流重點水域、岸線的情況,對攝像機進行控制,抓拍、歷史錄像查詢等。按照預(yù)設(shè)的場景自動調(diào)用攝像機進行自動抓拍并對動態(tài)目標(biāo)自動放大抓拍。執(zhí)法取證的視頻、圖像能夠永久保存。

        4.2 智能視頻分析

        通過智能設(shè)備對視頻圖像進行分析,支持非法采砂、水面漂浮物、垃圾傾倒、違法施工、違章建筑物等識別,并根據(jù)規(guī)則觸發(fā)報警。

        4.3 預(yù)警全流程處置

        能力系統(tǒng)可幫助工作人員對人工巡查及視頻智能分析的報警進行人工復(fù)核,并推送給水政監(jiān)察執(zhí)法人員、河流保潔人員等進行處理,處理完成后可進行再次審核,并對事件進行統(tǒng)計,用于輔助考核管理。

        4.4 全面開放

        提供開放SDK 接口,實現(xiàn)與“河長制”業(yè)務(wù)系統(tǒng)、視頻會商系統(tǒng)、城市大腦(一網(wǎng)統(tǒng)管平臺)等第三方系統(tǒng)的對接,實現(xiàn)實時視頻、智能識別預(yù)警、錄像回放等與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的融合,給管理維護帶來便利。

        5 結(jié) 論

        借助于現(xiàn)代化的基于AI 的河湖監(jiān)控管理能力,可實時監(jiān)測與掌控漠河湖狀況,包括:水面漂浮物、水質(zhì)(水顏色)、水位監(jiān)測與掌控。借助科技手段,提高河湖管理單位的反應(yīng)能力與控制能力,能有效提高水務(wù)工作人員在處理常規(guī)日常水務(wù)工作和突發(fā)事件處理與應(yīng)對的能力和效率。

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