吳 奇，魏文政，張昊鵬

（山東省調(diào)水工程運(yùn)行維護(hù)中心，山東 濟(jì)南 250100）

1 工程概況

膠東調(diào)水工程是國(guó)家南水北調(diào)東線工程山東“T”字型調(diào)水大動(dòng)脈的重要組成部分，是山東省省級(jí)骨干水網(wǎng)工程，是一項(xiàng)遠(yuǎn)距離、跨流域、跨區(qū)域重大戰(zhàn)略性工程。

為及時(shí)有效了解現(xiàn)地輸水過(guò)程、輸水情況、閘（閥）站、泵站設(shè)備運(yùn)行情況，建設(shè)完成了1 套覆蓋輸水明渠、泵站、節(jié)制閘、分水閘、倒虹、渡槽、交水界面、水庫(kù)的遠(yuǎn)程視頻監(jiān)視系統(tǒng)及安防監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)1 個(gè)調(diào)度中心、1 個(gè)備調(diào)中心、6 個(gè)管理分中心、13 個(gè)管理站對(duì)現(xiàn)地運(yùn)行工況及安防情況的遠(yuǎn)程視頻監(jiān)視，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)地?zé)o人值班，少人值守情況下對(duì)調(diào)水工程設(shè)施的有效管理[1]。

全線網(wǎng)絡(luò)為自建局域網(wǎng)，全線安裝2 645 個(gè)視頻監(jiān)控點(diǎn)位，分辨率均在1080P 以上，同時(shí)建有13套視頻監(jiān)控管理平臺(tái)及配套存儲(chǔ)系統(tǒng)。

2 需求分析

膠東調(diào)水視頻監(jiān)視系統(tǒng)主要功能為工程運(yùn)行全面直觀的現(xiàn)場(chǎng)圖像展示，輔助采集工情、水情信息，管理區(qū)域及園區(qū)安防警戒。雖然實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控全覆蓋，提高了工程管理維護(hù)和故障處理效率，減少了運(yùn)維管理人員勞動(dòng)強(qiáng)度，但缺乏智能識(shí)別、多源數(shù)據(jù)融合、群控聯(lián)動(dòng)等功能，沒(méi)有完全發(fā)揮應(yīng)有作用[2]。針對(duì)使用情況，對(duì)工程運(yùn)行管理現(xiàn)狀和應(yīng)用需求進(jìn)行了梳理，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)安全等需求進(jìn)行了分析。

2.1 應(yīng)用需求

應(yīng)用需求包括日常管理輔助和違規(guī)行為識(shí)別兩方面。日常管理方面主要有設(shè)置日常巡查視頻打卡點(diǎn)；監(jiān)測(cè)渠道坍塌滑坡情況；監(jiān)控渠道水尺、閘前閘后、彎道處、倒虹及涵洞、渡槽進(jìn)出口等重點(diǎn)部分水位超限、水位突變異常情況；監(jiān)測(cè)閥門井內(nèi)滲漏水情況；監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)（泵站、閘閥站、機(jī)房、配電設(shè)施）；監(jiān)測(cè)冰凌檢測(cè)、冰塞；監(jiān)測(cè)渠道水面漂浮物、水質(zhì)顏色變化、水藻爆發(fā)等。違規(guī)行為方面主要有監(jiān)測(cè)無(wú)關(guān)人員在堤頂逗留和進(jìn)入工程的封閉區(qū)域；監(jiān)測(cè)人員溺水、游泳、捕魚（釣魚）、傾倒垃圾；工程管理范圍內(nèi)堆放垃圾、違法建筑；監(jiān)測(cè)載重車輛、運(yùn)輸垃圾及?；返扔绊懝こ毯退|(zhì)安全車輛駛?cè)氲添斅罚槐O(jiān)測(cè)工程管理范圍內(nèi)的鉆探、取土、挖坑、擅自建設(shè)其他工程的影響工程安全的行為；監(jiān)測(cè)移動(dòng)式、固定式取水設(shè)備自渠道內(nèi)取水情況；監(jiān)測(cè)砍伐破壞工程渠系綠化樹木、草皮的行為；監(jiān)測(cè)破壞現(xiàn)場(chǎng)管理設(shè)施、輸配電設(shè)施、防護(hù)網(wǎng)、自動(dòng)化設(shè)施的行為；監(jiān)測(cè)明火、濃煙（渠道燒荒）等。

2.2 網(wǎng)絡(luò)帶寬需求

按現(xiàn)有攝像機(jī)每臺(tái)2M 帶寬計(jì)算，整體帶寬需求如表1。

表1 攝像機(jī)帶寬需求表

因?yàn)橹悄芊治瞿芰Σ辉黾蝇F(xiàn)有帶寬，現(xiàn)有帶寬滿足要求。

2.3 存儲(chǔ)容量需求

在各運(yùn)行過(guò)程中，積累了大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)會(huì)隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)量會(huì)不斷增加，特別是智能分析的逐時(shí)、逐日的實(shí)時(shí)信息有所增加。各泵站中心軟硬件設(shè)備環(huán)境需要提供大容量的存儲(chǔ)空間和安全的存儲(chǔ)環(huán)境，滿足后續(xù)日益增長(zhǎng)的水網(wǎng)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求。

2.4 計(jì)算性能需求

需要大量的GPU 計(jì)算資源進(jìn)行算法，來(lái)實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的模型構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模視頻的在線分析、離線分析、分析任務(wù)調(diào)度、算法能力開放等功能。

2.5 安全需求

智能化視聯(lián)網(wǎng)是實(shí)時(shí)作業(yè)運(yùn)行系統(tǒng)，安全需求主要包括應(yīng)用安全需求、數(shù)據(jù)安全需求、運(yùn)行軟硬件安全需求、通信網(wǎng)絡(luò)安全需求等。

3 視聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

目前基于人工智能的視頻識(shí)別技術(shù)在交通、鐵路、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域存在廣泛應(yīng)用，在水利行業(yè)應(yīng)用較少。經(jīng)研究主要用到的智能視聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為異常行為與事件智能檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)、異常事件檢測(cè)的多源信息融合技術(shù)、視聯(lián)網(wǎng)多視監(jiān)控視頻對(duì)象檢測(cè)和協(xié)同跟蹤技術(shù)等[3]。

3.1 異常行為與事件智能檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)

基于人工智能的水利視聯(lián)網(wǎng)異常行為與事件智能檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)關(guān)鍵在于如何結(jié)合智能識(shí)別算法模型訓(xùn)練出更適合水利行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景模型，獲得更高的識(shí)別精度。結(jié)合水利行業(yè)相關(guān)需求，部分功能算法可直接借鑒目前已成熟的算法，如人臉識(shí)別算法、車輛檢測(cè)算法等。相關(guān)研究人員已經(jīng)開始嘗試運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)等算法解決如水尺水位識(shí)別、閥門井內(nèi)滲漏水、水域漂浮物識(shí)別、冰凌和冰塞識(shí)別等實(shí)際問(wèn)題，且已取得較理想的效果。較典型的為水尺水位識(shí)別算法，目前針對(duì)該算法的研究較多，有基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群的靜態(tài)水尺圖像識(shí)別、基于YOLO-v3 對(duì)象檢測(cè)算法和基于ResNet 實(shí)時(shí)水位刻度識(shí)別等算法，均取得了較高的識(shí)別精度。應(yīng)用處于探索階段，需根據(jù)實(shí)際情況對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)或者構(gòu)建新的模型解決實(shí)際問(wèn)題。

3.2 異常事件檢測(cè)的多源信息融合技術(shù)

多源信息融合技術(shù)的關(guān)鍵在于融合算法的選擇，隨著新的基于統(tǒng)計(jì)推斷、人工智能及信息論的新方法出現(xiàn)，越來(lái)越多的方法運(yùn)用到信息融合技術(shù)中。常用的方法有信號(hào)處理與估計(jì)理論方法、統(tǒng)計(jì)推斷方法、信息論方法、決策論方法、人工智能方法等。在本課題中，河湖視頻異常事件檢測(cè)的多源信息融合首先要確定選擇哪些類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，采用哪種融合方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。

3.3 水利視聯(lián)網(wǎng)多視監(jiān)控視頻對(duì)象檢測(cè)和協(xié)同跟蹤技術(shù)

基于監(jiān)控視頻對(duì)象檢測(cè)和協(xié)同跟蹤技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)在于兩點(diǎn)：（1）在實(shí)際監(jiān)控場(chǎng)景中背景較為復(fù)雜，所需跟蹤的目標(biāo)往往存在形體變化、光照變化等問(wèn)題，且目標(biāo)與目標(biāo)之間、目標(biāo)與背景之間會(huì)發(fā)生遮擋，因此如何穩(wěn)定地追蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成為難題；（2）利用多相機(jī)協(xié)同跟蹤時(shí)，如何解決多相機(jī)視角中目標(biāo)與場(chǎng)景的遮擋等問(wèn)題。

4 總體設(shè)計(jì)

4.1 設(shè)計(jì)思路

基于膠東調(diào)水自動(dòng)化調(diào)度系統(tǒng)視頻監(jiān)視系統(tǒng)，依據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景和智能分析需求，建立智能分析算法庫(kù)。算法庫(kù)以視頻智能分析為主，主要包括兩部分，①是對(duì)行業(yè)應(yīng)用中已相對(duì)成熟的算法進(jìn)行集成[4]，②是對(duì)本項(xiàng)目中特殊場(chǎng)景、特定需求的新型算法進(jìn)行研究。

梳理各類場(chǎng)景（水面、渠道內(nèi)坡、堤頂路等）所需分析的內(nèi)容，結(jié)合算法對(duì)監(jiān)視畫面的要求，對(duì)攝像機(jī)設(shè)定不同的預(yù)置位，通過(guò)算法調(diào)度實(shí)現(xiàn)一臺(tái)攝像機(jī)多個(gè)預(yù)置位循環(huán)監(jiān)視，對(duì)每個(gè)預(yù)置位畫面可調(diào)用不同的算法，實(shí)現(xiàn)不同的智能分析。通過(guò)攝像機(jī)上下游關(guān)系關(guān)聯(lián)，利用策略控制實(shí)現(xiàn)各種聯(lián)動(dòng)監(jiān)視場(chǎng)景應(yīng)用。建設(shè)方案技術(shù)路線如圖1。

圖1 建設(shè)方案技術(shù)路線圖

4.2 系統(tǒng)架構(gòu)

智能視聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)充分利用人工智能、深度學(xué)習(xí)、視頻圖像處理、網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，按照統(tǒng)籌規(guī)劃、信息資源共享的總體原則開展項(xiàng)目工程的建設(shè)?？傮w架構(gòu)如圖2 所示。

圖2 智能視聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)圖

（1）智慧感知層。主要是接入各類視頻感知和自動(dòng)監(jiān)測(cè)終端設(shè)備，包括超高清攝像機(jī)、普通高清槍機(jī)、普通高清球機(jī)、激光云臺(tái)、熱成像攝像機(jī)等各類設(shè)備，移動(dòng)感知終端包括手機(jī)、車載、無(wú)線攝像機(jī)、船載、無(wú)人機(jī)、臨時(shí)布控?cái)z像機(jī)、執(zhí)法記錄儀、手持單兵等各類移動(dòng)視頻圖像感知設(shè)備，以及水位、流量、水質(zhì)等在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備。

（2）網(wǎng)絡(luò)傳輸層。各監(jiān)控?cái)z像機(jī)通過(guò)業(yè)務(wù)外網(wǎng)有線傳輸?shù)揭曨l管理平臺(tái)，每路視頻傳輸不低于2 Mbps。

（3）基礎(chǔ)支撐層。充分利用現(xiàn)有的虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施資源，結(jié)合應(yīng)用系統(tǒng)需求對(duì)計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源、網(wǎng)絡(luò)資源、安全資源、備份資源進(jìn)行統(tǒng)一的資源配置和優(yōu)化調(diào)度。

（4）視頻級(jí)聯(lián)集控平臺(tái)。提供平臺(tái)基礎(chǔ)應(yīng)用、水利視頻算法模型、算法調(diào)度與視頻處理、視頻運(yùn)維管理與報(bào)表可視化，實(shí)現(xiàn)視頻級(jí)聯(lián)集控平臺(tái)功能升級(jí)和算法跨級(jí)共享應(yīng)用。具體包括以下應(yīng)用：

1）運(yùn)行控制系統(tǒng)承擔(dān)著對(duì)平臺(tái)資源的實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理，同時(shí)，監(jiān)視各個(gè)算法運(yùn)行流程和狀態(tài)，協(xié)調(diào)調(diào)度各個(gè)算法所需的資源，實(shí)現(xiàn)多種算法的并行計(jì)算和靈活的按需調(diào)度，確保系統(tǒng)正常運(yùn)行。

2）視頻處理分析系統(tǒng)主要完成對(duì)接收視頻數(shù)據(jù)及分析數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理，對(duì)智能預(yù)警事件進(jìn)行多維度統(tǒng)計(jì)和態(tài)勢(shì)分析。

3）智能算法開發(fā)系統(tǒng)綜合利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、視頻圖像處理等技術(shù)，基于江河湖庫(kù)水資源保護(hù)、河湖水域岸線管理、水生態(tài)監(jiān)測(cè)和執(zhí)法監(jiān)管，以及水利工程建設(shè)和管理等業(yè)務(wù)需求，構(gòu)建水利模型和智能算法倉(cāng)庫(kù)，對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行深度開發(fā)和有效信息自動(dòng)提取，提升智慧水利的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)、工程調(diào)度和輔助決策的算法能力。

4）視頻質(zhì)量控制系統(tǒng)的主要功能是進(jìn)行視頻數(shù)據(jù)和分析結(jié)果的質(zhì)量檢查與質(zhì)量評(píng)價(jià)，可視化顯示和管理各產(chǎn)品質(zhì)量檢查計(jì)劃進(jìn)度及狀態(tài)信息，提供對(duì)質(zhì)量檢查狀態(tài)及結(jié)果的查詢、瀏覽、統(tǒng)計(jì)、輸出等功能，從而對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的視頻質(zhì)量信息進(jìn)行統(tǒng)一管理。

5）視頻存檔管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻信息的存儲(chǔ)和治理，是水利視頻信息在業(yè)務(wù)系統(tǒng)間進(jìn)行共享與服務(wù)的技術(shù)基礎(chǔ)和運(yùn)行基礎(chǔ)，包括視頻數(shù)據(jù)的歸檔、遷移、檢索、同步、整合、資產(chǎn)管理、多維可視化展示等。

6）共享服務(wù)系統(tǒng)通過(guò)視頻信息服務(wù)接口開發(fā)，實(shí)現(xiàn)與其他系統(tǒng)的對(duì)接。

7）數(shù)字孿生通過(guò)集成數(shù)字化場(chǎng)景和智能解析成果等信息，實(shí)現(xiàn)膠東調(diào)水當(dāng)前總體態(tài)勢(shì)的全場(chǎng)景展示，輔助調(diào)水工程業(yè)務(wù)應(yīng)用。

（5）業(yè)務(wù)應(yīng)用層。面向省調(diào)水中心以及市縣各級(jí)管理部門用戶提供專用 PC 客戶端、瀏覽器應(yīng)用終端、大屏操控終端和移動(dòng) APP 應(yīng)用終端等，方便不同類型用戶便捷使用。

4.3 系統(tǒng)劃分

本項(xiàng)目新建系統(tǒng)整體分為視頻解析平臺(tái)、視聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)平臺(tái)以及無(wú)人機(jī)、全景AR、工業(yè)聽診等前段感知設(shè)備3 部分。其邏輯關(guān)系結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

圖3 系統(tǒng)劃分結(jié)構(gòu)示意圖

視聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)平臺(tái)負(fù)責(zé)與已有的主備調(diào)中心的視頻管理平臺(tái)對(duì)接，通過(guò)GB/T28181、ONVIF 協(xié)議或SDK 實(shí)現(xiàn)對(duì)已有視頻監(jiān)控資源的調(diào)用。視聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)平臺(tái)同時(shí)負(fù)責(zé)本項(xiàng)目新建的無(wú)人機(jī)、全景AR、工業(yè)聽診等感知設(shè)備的統(tǒng)一管理。

視頻解析平臺(tái)負(fù)責(zé)與已有的業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)資源管理系統(tǒng)對(duì)接，通過(guò)數(shù)據(jù)資源管理系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)庫(kù)中的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，通過(guò)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)分析結(jié)果的可視化展示和預(yù)測(cè)預(yù)警。

4.4 安全體系

安全體系包括可靠性、可用性、完整性、保密性、不可抵賴性和可控性等6 個(gè)方面。綜合利用身份認(rèn)證技術(shù)、數(shù)據(jù)加密技術(shù)、密碼技術(shù)、訪問(wèn)控制技術(shù)、防病毒技術(shù)、防火墻技術(shù)、漏洞攻擊保護(hù)技術(shù)、入侵防御技術(shù)、安全審計(jì)技術(shù)、操作系統(tǒng)安全技術(shù)等不同層次的安全技術(shù)，實(shí)現(xiàn)安全管理、物理安全、系統(tǒng)安全、應(yīng)用安全和跟蹤審計(jì)，分層模型如圖4 所示。

圖4 安全體系分層模型圖

5 結(jié)語(yǔ)

智能視聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目在膠東調(diào)水自動(dòng)化調(diào)度系統(tǒng)基礎(chǔ)上，對(duì)已建視頻監(jiān)控系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)及配套基礎(chǔ)設(shè)施等進(jìn)行了充分利用，所采用的視頻融合和智能解析等平臺(tái)（系統(tǒng)）均屬于國(guó)內(nèi)先進(jìn)且通用的產(chǎn)品或技術(shù)方案，建設(shè)成本和后期運(yùn)行維護(hù)成本相對(duì)長(zhǎng)期的人力資源成本較低。隨著智能視頻分析算法的不斷優(yōu)化，其場(chǎng)景適應(yīng)能力和識(shí)別準(zhǔn)確率將不斷增強(qiáng)，可向其他類似的水網(wǎng)工程推廣應(yīng)用，提升其智慧化管理水平，本項(xiàng)目的直接及間接效益是十分顯著的。