李萬林,程 洋,馬家林

(儀征市水利工程總隊,江蘇 揚州 211400)

0 引 言

視覺AI中臺作為人工智能技術在視頻監(jiān)控領域的應用,目前正處于快速發(fā)展的階段。隨著算法和計算力的不斷發(fā)展,視覺AI中臺已在安防監(jiān)控、城市管理、工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療健康等多個領域得到推廣應用[1]。基于智能識別和分析,能夠實現(xiàn)人臉、車牌的辨認等功能,用以提高監(jiān)控系統(tǒng)的準確性和響應速度。在城市管理中,視覺AI中臺可用于交通監(jiān)管、環(huán)境監(jiān)測等方面[2]。例如,通過智能識別交通違章行為、監(jiān)測空氣污染情況等,提供數(shù)據(jù)支持和決策參考。在工業(yè)生產(chǎn)中,視覺AI中臺可用于質量檢測、生產(chǎn)過程監(jiān)控等任務。通過深度學習算法,可智能查找產(chǎn)品缺陷并對其分類,可有效提高產(chǎn)品合格率。

目前,視覺AI技術在水利工程方面的研究現(xiàn)狀相對較少,但正在逐漸得到重視和拓展[3]。有學者將該技術用于水質監(jiān)測中的圖像分析和污染物識別中。通過分析水體圖像可以判斷水質指標和污染來源,有助于水質的實時監(jiān)控[4]。也有學者將視覺AI技術融入水資源管理系統(tǒng)研發(fā)中,進行對水的利用與調度的智能化監(jiān)測和控制分析[5]。在水利工程建設監(jiān)管方面,僅利用視覺AI技術實現(xiàn)工人佩戴安全帽情況、建筑材料存放安全的識別等,其潛力和應用前景巨大[6]。文章重點從水利工程建設監(jiān)管需求和挑戰(zhàn)入手,探尋與視覺AI技術相適配的突破口,進行相應中臺的框架設計分析,提出相應數(shù)據(jù)集規(guī)劃與管理要點,提出4個視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控應用方向,為推動視覺AI在水利行業(yè)的發(fā)展提供參考。

1 視覺AI中臺的概述

視覺AI中臺是一種基于人工智能和計算機視覺技術的平臺,旨在集中管理和運用視覺相關的人工智能算法和模型,實現(xiàn)不同應用場景的視覺信息處理[7]。其核心任務是通過整合算法和模型資源,使得不同業(yè)務系統(tǒng)能夠共享、復用和協(xié)同使用視覺AI的技術能力[8]。該中臺多用于處理和分析圖像、視頻等視覺數(shù)據(jù)。通常采用模塊化和可擴展的架構,可以根據(jù)特定需求和場景進行自定義配置和功能擴展。通過將視覺AI技術與其他技術(如云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等)結合,視覺AI中臺可以實現(xiàn)更廣泛的應用和價值。它的工作原理通常涉及以下關鍵步驟:

1.1 數(shù)據(jù)采集與預處理

先從不同的數(shù)據(jù)源收集視覺數(shù)據(jù),如圖像、視頻等。這些數(shù)據(jù)可以來自攝像頭、傳感器、存儲設備等。之后對采集到的數(shù)據(jù)進行初篩,如圖像去噪、圖像增強、分辨率調整等,以獲得更好的數(shù)據(jù)信息。

1.2 特征提取與表示

在視覺AI中臺中,特征提取是一個關鍵的步驟。它涉及將圖像或視頻信息轉換為高維信息的過程。常用的特征提取方法包括傳統(tǒng)的計算機視覺技術(如SIFT、HOG等)以及基于深度學習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)等。

1.3 模型訓練與優(yōu)化

在視覺AI中臺中,通常需要使用大量的標注數(shù)據(jù)和訓練算法來構建和訓練模型。這些模型可以是用于分類、目標檢測、人臉識別等任務的深度學習模型。模型的訓練和優(yōu)化旨在通過學習數(shù)據(jù)的模式和特征,使模型能夠準確地進行識別、分析和理解。

1.4 數(shù)據(jù)分析與應用

在視覺AI中臺中,通過將訓練好的模型應用于新的視覺數(shù)據(jù),可以實現(xiàn)各種目標,如圖像分類、對象檢測、行為分析等。通過分析和解釋數(shù)據(jù),可以提取有用的信息和知識,以用于決策支持、安全監(jiān)控、智能交通、工業(yè)生產(chǎn)等各種應用領域。

1.5 系統(tǒng)集成與部署

視覺AI中臺還需要進行系統(tǒng)集成和部署。這包括將模型和算法嵌入到實際應用中的過程,以實現(xiàn)實時或離線的視覺分析和智能決策。

2 水利工程建設監(jiān)管的需求與挑戰(zhàn)

2.1 水利工程建設監(jiān)管的特點

水利工程建設監(jiān)管具有復雜性、大規(guī)模性、周期性、安全性要求高、多方利益關聯(lián)和數(shù)據(jù)復雜性等特點。了解和考慮這些特點,對于合理安排監(jiān)管工作和提高監(jiān)管效果至關重要。

1)復雜性:水利工程建設涉及多個學科領域和專業(yè)技術,包括水文水資源、結構工程、土木工程、環(huán)境工程等方面的知識。由于工程的復雜性,監(jiān)管工作需要協(xié)調不同專業(yè)的專家和技術人員進行綜合管理和評估。

2)大規(guī)模:水利工程通常涉及復雜的設備、工程結構和施工過程。監(jiān)管的范圍廣泛,包括工程規(guī)劃設計、施工進度、安全質量管控等多個方面。要保證監(jiān)管的全面性和準確性,需要投入大量的人力資源和技術手段。

3)長周期性:水利工程建設是一個長周期的過程,從規(guī)劃和設計到施工和驗收,每個階段都需要監(jiān)管和管理。在建設期間,工程的狀態(tài)和風險都可能發(fā)生變化,需要持續(xù)的監(jiān)管和跟蹤。

4)安全性要求高:水利工程的安全性對生活和經(jīng)濟的影響非常重要。建設監(jiān)管需要重點關注工程的安全性和穩(wěn)定性,監(jiān)控關鍵要素如水位、水壓、裂縫、土壤穩(wěn)定性等,預防事故和減少損失。

5)多方利益關聯(lián):水利工程建設會影響多個利益相關者,包括政府部門、工程所有者、施工單位、環(huán)保組織、當?shù)鼐用竦取１O(jiān)管工作需要平衡各方的利益和需求,確保公平、公正和可持續(xù)的建設。

6)數(shù)據(jù)復雜性:水利工程涉及大量的數(shù)據(jù),包括水文、地質、氣象、環(huán)境等。監(jiān)管人員需要對這些數(shù)據(jù)進行采集、整合和分析,以了解工程的狀態(tài)和問題,并做出合理的決策。

2.2 現(xiàn)有監(jiān)管方法的不足和局限性

現(xiàn)有的水利工程建設監(jiān)管方法存在人力資源投入大、數(shù)據(jù)處理效率低、信息交流困難、監(jiān)測覆蓋不全和缺乏智能化手段等不足和局限性。為了提高監(jiān)管效能和實現(xiàn)智能化監(jiān)管,需要借助新興技術,如數(shù)字孿生、視覺AI和物聯(lián)網(wǎng)等,結合水利工程的特點,開展創(chuàng)新的監(jiān)管方法和工具的研發(fā)與應用。

2.2.1 人力資源投入大

傳統(tǒng)的監(jiān)管方法通常需要大量的人力資源,包括監(jiān)管人員、專家和技術人員等。他們需要進行現(xiàn)場巡查、數(shù)據(jù)采集、分析和報告等工作。然而,人力資源的投入有限,人為因素也容易引發(fā)誤判和遺漏。

2.2.2 數(shù)據(jù)處理效率低

水利工程監(jiān)管涉及大量的數(shù)據(jù),包括水文數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)、施工資料等。傳統(tǒng)方法依賴于工程人員結合經(jīng)驗分析這些數(shù)據(jù),耗時且容易出錯。數(shù)據(jù)處理效率低,可能導致信息延遲和決策滯后。

2.2.3 信息交流困難

傳統(tǒng)監(jiān)管方法中信息交流和溝通主要通過會議、報告和紙質文檔進行,這種方式通常會造成信息的滯后和傳遞的不準確性。對于跨部門、跨地區(qū)的監(jiān)管工作,信息交流的困難程度加大。

2.2.4 缺乏智能化手段

傳統(tǒng)監(jiān)管方法相對缺乏自動化、信息化手段。這使得監(jiān)管結果的可靠性和準確性受到影響,同時也限制了監(jiān)管效率和效果的提升。

3 視覺AI中臺應用案例

3.1 框架設計

視覺AI中臺在水利工程建設監(jiān)管中的框架設計通常包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、決策支持等模塊。數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取工程建設全過程的相關數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以來自多個來源,如監(jiān)控傳感器、攝像頭、無人機等。數(shù)據(jù)采集模塊負責對這些數(shù)據(jù)進行接收、存儲和管理,確保數(shù)據(jù)安全。數(shù)據(jù)處理模塊是視覺AI中臺的核心部分,用于對獲取的水利工程建設數(shù)據(jù)進行處理和分析。它包括圖像與視頻處理、特征提取與表示、數(shù)據(jù)分析與模型訓練、實時監(jiān)測與預警等子模塊。決策支持模塊是搭起數(shù)據(jù)分析結果與監(jiān)管決策之間的橋梁。它包括可視化展示、風險評估與預測、智能決策與推薦、報告生成與共享等子模塊。整個框架設計旨在通過各模塊協(xié)同工作,實現(xiàn)對水利工程建設監(jiān)管的全面監(jiān)測、分析和決策支持。

3.2 數(shù)據(jù)集規(guī)劃與管理

視覺AI中臺在水利工程建設監(jiān)管中的數(shù)據(jù)集規(guī)劃、管理和維護方法至關重要。在開始建設監(jiān)管系統(tǒng)之前,需要規(guī)劃和確定需要收集和使用的數(shù)據(jù)集。這包括明確監(jiān)管目標、確定監(jiān)測參數(shù)、確定數(shù)據(jù)采集頻率和采樣點位,并設定數(shù)據(jù)集的結構和標注需求。在數(shù)據(jù)采集階段,需要確定數(shù)據(jù)采集的來源和型式。可以使用傳感器、監(jiān)控攝像頭、無人機等設備進行數(shù)據(jù)采集,確保數(shù)據(jù)的覆蓋范圍和及時性。同時,還需要整合和集成多種類型的數(shù)據(jù),實現(xiàn)統(tǒng)一存儲和管理。同時,采集的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過預處理階段進行清洗和處理,以確保數(shù)據(jù)的質量和一致性。數(shù)據(jù)集的維護和更新是一個持續(xù)的過程。需要定期維護和更新數(shù)據(jù)集,包括追蹤新的數(shù)據(jù)源、添加新的標注數(shù)據(jù)、修正錯誤的標注等。這有助于保持數(shù)據(jù)集的準確性和真實性。并且在數(shù)據(jù)集管理過程中,需要重視數(shù)據(jù)使用權限及傳輸過程的安全,對于涉及地域、建筑物等需保密的信息,還應進行隱私保護。數(shù)據(jù)集管理可以鼓勵數(shù)據(jù)共享和合作,促進多方間的數(shù)據(jù)交流和合作。這有助于拓展數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性,提高監(jiān)管系統(tǒng)的整體效果和效益。

3.3 視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控應用案例

在水利工程建設中,視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控可以多角度、全天候地監(jiān)測施工現(xiàn)場的情況,及時發(fā)現(xiàn)并處理施工過程中的問題和隱患。在應用視覺AI中臺進行視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控時,需要確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)的安全性。同時,還需要與相關管理部門進行密切合作,共同建立監(jiān)管標準和流程,確保監(jiān)管工作的順利進行。視覺AI中臺在水利工程建設監(jiān)管中的設計和應用可以包括以下幾個方面。

1)智能識別和分析:視覺AI中臺可以通過深度學習算法,識別和分析施工現(xiàn)場的各種對象、人員、設備等,判斷是否符合安全規(guī)范和施工要求。比如,可以識別工地內(nèi)是否有越界行為,是否有人員未佩戴安全帽等。

2)實時監(jiān)控與預警:視覺AI中臺可以將監(jiān)控畫面實時傳輸?shù)奖O(jiān)控中心或相關管理部門,實現(xiàn)對工程建設施工現(xiàn)場的遠程實時監(jiān)控。同時,通過人工智能算法可以預警,及時發(fā)現(xiàn)施工現(xiàn)場的異常行為和事故風險,提供預警信息和處理建議。

3)數(shù)據(jù)存儲和分析:視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)可以通過視覺AI中臺對監(jiān)控數(shù)據(jù)進行存儲和分析。通過對大量監(jiān)控數(shù)據(jù)進行整理和分析,可以發(fā)現(xiàn)施工現(xiàn)場的隱患點、提高施工效率、改進施工方式等。

4)遠程指揮和調度:視覺AI中臺可以實現(xiàn)對工地現(xiàn)場的場外指揮和調度。通過遠程監(jiān)控和智能識別,可以對施工過程中的問題進行快速定位和處理,減少人為干預的誤差和延誤。

4 展 望

視覺AI中臺在水利工程建設監(jiān)管中,具有智能識別和分析的優(yōu)勢。其利用深度學習算法對施工現(xiàn)場進行智能識別和分析,可以準確判斷安全規(guī)范和施工要求的符合情況,從而實現(xiàn)對施工過程的實時監(jiān)控和預警。目前,視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控結合視覺AI中臺可以實現(xiàn)對水利工程建設建筑施工現(xiàn)場的多角度、全天候監(jiān)測,無論是白天還是夜晚,都能提供高質量的監(jiān)控畫面,確保監(jiān)管的全面性和準確性。未來視覺AI中臺在水利工程建設監(jiān)管中有著廣闊的發(fā)展前景,但也面臨一些挑戰(zhàn)。尤其在使用視覺AI中臺進行視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控時,需要注意隱私和安全保護的問題,對敏感信息進行處理和保護,防止未經(jīng)授權的訪問和濫用?？傊?未來視覺AI中臺在水利工程建設監(jiān)管中的發(fā)展方向需要結合實際需求和技術進步,不斷提高應用的準確性、智能性和效率。這將為水利工程建設的安全管理和監(jiān)管提供更加可靠與高效的技術支持。