沈竺霖

（大慶油田信息技術(shù)公司杏區(qū)分公司，黑龍江 大慶 163000）

0 引言

當(dāng)前工業(yè)背景下，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)入了油田環(huán)境應(yīng)用領(lǐng)域，這種利用智能視頻分析技術(shù)來(lái)輔助實(shí)現(xiàn)監(jiān)控的體系，重點(diǎn)依賴計(jì)算機(jī)視覺(jué)（Computer Vision，CV）技術(shù)和人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術(shù)[1]，能夠自動(dòng)識(shí)別出視頻圖像中的異常，從而大大提升監(jiān)控工作的效率。

1 智能視頻監(jiān)控體系的核心技術(shù)

對(duì)于油田工業(yè)環(huán)境來(lái)說(shuō)，智能監(jiān)控系統(tǒng)的反應(yīng)時(shí)間關(guān)系到油田生產(chǎn)的安全，也是保證國(guó)家資產(chǎn)不受侵害的要點(diǎn)所在。這決定了油田智能監(jiān)控系統(tǒng)的技術(shù)應(yīng)用重點(diǎn)是以智能圖像識(shí)別作為最核心的技術(shù)，但同時(shí)相關(guān)流媒體傳輸技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)技術(shù)也在同步引入。三個(gè)方面的技術(shù)成為支持油田智能監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行的根本所在。

智能視頻圖像識(shí)別技術(shù)是對(duì)視頻監(jiān)控內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別和分析的技術(shù)，決定著視頻監(jiān)控的精確性和反應(yīng)速度等多方面行為特征。該項(xiàng)技術(shù)會(huì)對(duì)視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行區(qū)分，確定出背景和前景兩個(gè)部分。在油田工業(yè)環(huán)境中，背景多為相對(duì)靜止的采油設(shè)備及無(wú)人值守的工作環(huán)境，前景則是除此以外出現(xiàn)在視頻畫(huà)面中的其他活動(dòng)主體。分析過(guò)程需要重點(diǎn)將背景和前景進(jìn)行分離識(shí)別，目前能夠?qū)崿F(xiàn)這一目的的常見(jiàn)技術(shù)方案有幀差法和背景差分法兩種[2]。

1.1 幀差法

幀差法主要考慮到當(dāng)空間中的三維物體發(fā)生相對(duì)位移時(shí)，其投影在視頻中的二維圖像也會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的變化，并且對(duì)于連續(xù)的視頻流場(chǎng)景而言，每一幀二維圖像都會(huì)呈現(xiàn)出連續(xù)特征。因此，可以利用這樣的特征針對(duì)圖像序列展開(kāi)分析，基于時(shí)間差分圖像對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行提取。將時(shí)間軸上不同位置的兩幅灰度圖進(jìn)行差分計(jì)算，可獲取灰度差分圖像[3]。位于背景上的點(diǎn)會(huì)在這個(gè)過(guò)程中通過(guò)減法剔除，剩下的就是處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的前景，也就是需要進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別的部分。幀差法通過(guò)對(duì)比相鄰幀之間的相關(guān)性和灰度差來(lái)分析視頻圖像的運(yùn)動(dòng)特征，從而掌握物體運(yùn)動(dòng)造成的區(qū)域差異。實(shí)際計(jì)算過(guò)程中會(huì)設(shè)定一個(gè)固定的閾值T作為差分圖中差分值的大小標(biāo)記，如果超過(guò)這一閾值即展開(kāi)相應(yīng)的計(jì)算。具體來(lái)說(shuō)，首先定義相鄰兩幀的圖像像素值分別為Fk-1(x,y)和Fk(x,y)，則兩幀圖像差值計(jì)算為：

對(duì)應(yīng)于前文中的閾值，可以對(duì)式（1）進(jìn)行二值化得到：

式（2）的意義在于，當(dāng)某圖像的像素差值超過(guò)閾值，即認(rèn)定為前景，否則即為背景，這是對(duì)于前景和背景的判斷。在獲取到前景圖像的基礎(chǔ)上利用形態(tài)學(xué)濾波進(jìn)行處理，即首先利用形態(tài)學(xué)的閉運(yùn)算消除運(yùn)動(dòng)目標(biāo)由于表面灰度變化而產(chǎn)生的間斷，獲取到完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，而后進(jìn)一步利用開(kāi)運(yùn)算對(duì)目標(biāo)輪廓進(jìn)行平滑，消除噪聲，最終獲取到的圖像即為檢測(cè)目標(biāo)。此種方法相對(duì)而言比較簡(jiǎn)單，在響應(yīng)時(shí)間方面表現(xiàn)良好，因此得到了廣泛應(yīng)用。但是在幀差法的計(jì)算過(guò)程中，閾值T是一個(gè)比較關(guān)鍵的因素，在不同的環(huán)境下需要確定不同的閾值，閾值過(guò)大會(huì)造成無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效識(shí)別，而閾值過(guò)小又會(huì)造成系統(tǒng)識(shí)別過(guò)程的過(guò)敏。針對(duì)這一問(wèn)題，目前大多考慮在幀差法的基礎(chǔ)之上進(jìn)行改進(jìn)，即在確定閾值的時(shí)候選用更為復(fù)雜的算法而非選擇一個(gè)常值。改進(jìn)之后的算法大多也還是會(huì)繼承幀差法簡(jiǎn)單快速的特征，保持不過(guò)于復(fù)雜的計(jì)算和良好的實(shí)時(shí)特征，因此對(duì)應(yīng)用環(huán)境具有良好的適應(yīng)性。但是當(dāng)攝像機(jī)發(fā)生偏移時(shí)幀差法就會(huì)失效，因此這種方法無(wú)法對(duì)識(shí)別目標(biāo)展開(kāi)有效的跟蹤[4]。

1.2 背景差分法

與幀差法相比，背景差分法的優(yōu)勢(shì)比較明顯，其主要應(yīng)用于固定攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)工作環(huán)境，并且同樣具有算法簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、復(fù)雜度低的特征。背景差分法選用一個(gè)固定的背景圖像，將獲取到的視頻圖像與之進(jìn)行對(duì)比來(lái)判斷是否存在變化。背景差分法會(huì)依據(jù)需要檢測(cè)目的的不同而選用不同的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行變化區(qū)域的提取，從而實(shí)現(xiàn)前景目標(biāo)的識(shí)別。

背景積分法引入時(shí)間參數(shù)t，如果將t時(shí)刻背景模型參考記為Fb(t)，當(dāng)前獲取到的圖像記為Fk(t)，則背景差分圖像可以表示為：

在背景差分法的計(jì)算中，同樣需要設(shè)定一個(gè)閾值T，如果Dk(x,y,t)>T則判定其為前景點(diǎn)，否則列為背景點(diǎn)。在背景差分法中，首先需要建立背景模型，而后保持更新，才能進(jìn)一步計(jì)算背景差分并展開(kāi)后續(xù)的處理工作。在這些環(huán)節(jié)中，前兩個(gè)方面主要是對(duì)背景模型進(jìn)行初始化和修正，這也是背景差分法的核心所在，只有建立起盡可能符合具體情況的參照，才能區(qū)分出精確的前景進(jìn)行識(shí)別[5]。

在背景差分法中，場(chǎng)景的確定需要符合具體情況。對(duì)于背景中相對(duì)靜止的物體，需要確定一個(gè)變化閾值，其中光照、陰影、其他類似的周期性運(yùn)動(dòng)以及攝像機(jī)正常抖動(dòng)形成的干擾等，都應(yīng)當(dāng)納入到背景環(huán)境中。通常而言，可以通過(guò)為背景建模的方式來(lái)獲取用于參照的背景圖像，這其中最簡(jiǎn)便的方法當(dāng)數(shù)對(duì)時(shí)域加權(quán)平均濾波。這種方法產(chǎn)生參考圖像的速度快，對(duì)于計(jì)算和存儲(chǔ)資源占用小，但是對(duì)于環(huán)境中的干擾因素抵御性也比較差，現(xiàn)在多考慮利用混合高斯模型對(duì)其進(jìn)行改善。

背景差分法會(huì)不斷對(duì)背景模型進(jìn)行調(diào)整，因此被列為當(dāng)前固定攝像頭運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)最好的方法之一，大多也以此種算法作為油田工業(yè)環(huán)境的監(jiān)測(cè)支撐。

2 油田工業(yè)環(huán)境中的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)核心問(wèn)題分析

對(duì)于油田工業(yè)化環(huán)境而言，一個(gè)完整的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)從硬件上看，主要包括熱成像攝像機(jī)、云臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)器、流媒體服務(wù)器以及集中存儲(chǔ)服務(wù)器等幾個(gè)部分。除去必要的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備外，這些設(shè)備基本可以分為前端和服務(wù)器兩類，其中服務(wù)器又可以分為分布式（專業(yè)）服務(wù)器和總服務(wù)器兩類。實(shí)現(xiàn)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心在于兩個(gè)方面，一是設(shè)備的遠(yuǎn)程控制，二是自動(dòng)控制體系。

2.1 設(shè)備控制

設(shè)備控制主要包括油田監(jiān)控體系中的攝像機(jī)和云臺(tái)的遠(yuǎn)程控制。攝像機(jī)控制包括攝像機(jī)的變倍、調(diào)焦、亮度、對(duì)比度、銳化以及圖像增強(qiáng)等，云臺(tái)的控制則主要指云臺(tái)的轉(zhuǎn)動(dòng)和自動(dòng)巡航。以海康威視設(shè)備為例，sdk 函數(shù)NET_DVR_PTZControlWith Speed 即能夠?qū)崿F(xiàn)轉(zhuǎn)動(dòng)和自動(dòng)巡航控制，其函數(shù)原型為BOOLNET_DVR_PTZControl WithSpeed(LONGIRealHandle,DWORDdwPTZCommand,DWORDdwStop,DWORDdwSpeed)。

2.2 自動(dòng)控制

在基本控制的基礎(chǔ)之上進(jìn)一步展開(kāi)自動(dòng)控制的實(shí)現(xiàn)，具體包括落實(shí)預(yù)置點(diǎn)的設(shè)置和自動(dòng)輪詢功能兩個(gè)環(huán)節(jié)，這是構(gòu)成智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心所在。

2.2.1 預(yù)置點(diǎn)設(shè)置

預(yù)置點(diǎn)的設(shè)置是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)輪詢的前提。在油田工業(yè)環(huán)境中，監(jiān)控點(diǎn)的攝像機(jī)大多會(huì)選擇油井或者該點(diǎn)相關(guān)設(shè)備方向進(jìn)行監(jiān)控并且將其設(shè)置為預(yù)置點(diǎn)。監(jiān)控人員在日常工作時(shí)能夠遠(yuǎn)程控制云臺(tái)或者攝像機(jī)移動(dòng)以查看工業(yè)環(huán)境各方面情況，而在停止操作或者想要對(duì)油井設(shè)備進(jìn)行查看時(shí)可以采用自動(dòng)調(diào)整或快速切換。預(yù)置點(diǎn)的設(shè)置通過(guò)預(yù)置點(diǎn)結(jié)構(gòu)體來(lái)實(shí)現(xiàn)，預(yù)制點(diǎn)結(jié)構(gòu)體包括預(yù)置點(diǎn)的水平角度以及仰俯角度等細(xì)節(jié)，其具體定義代碼為：

進(jìn)行預(yù)置點(diǎn)設(shè)置時(shí)，將云臺(tái)或者攝像機(jī)運(yùn)行到確定的位置，然后按下設(shè)置按鈕。以?？低曉O(shè)備為例，其sdk 函數(shù)NET_DVR_PTZPreset_Other 用于實(shí)現(xiàn)預(yù)置點(diǎn)的設(shè)定，能夠保存這一位置的云臺(tái)參數(shù)并記錄為對(duì)應(yīng)的預(yù)置點(diǎn)。調(diào)用已經(jīng)設(shè)置好的預(yù)置點(diǎn)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)先對(duì)預(yù)置點(diǎn)的設(shè)置情況進(jìn)行詢問(wèn)，得到確定結(jié)果之后再獲取相關(guān)參數(shù)，并且執(zhí)行自定義的預(yù)置點(diǎn)調(diào)用函數(shù)Preset_Excute?？紤]到調(diào)用功能可能會(huì)在多個(gè)對(duì)話框使用，因此對(duì)其進(jìn)行單獨(dú)定義以保持其靈活性。具體來(lái)說(shuō)，該函數(shù)首先確認(rèn)監(jiān)控節(jié)點(diǎn)是否處于預(yù)覽狀態(tài)，其次判斷對(duì)應(yīng)的預(yù)置點(diǎn)具體屬于哪一個(gè)監(jiān)控點(diǎn)的第幾個(gè)預(yù)置點(diǎn)，最后調(diào)用NET_DVR_PTZPreset_Other 函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)置點(diǎn)的回歸。

2.2.2 自動(dòng)輪詢

自動(dòng)輪詢功能對(duì)于一個(gè)特定的監(jiān)控點(diǎn)會(huì)設(shè)定多個(gè)預(yù)置點(diǎn)，即云臺(tái)或者攝像機(jī)會(huì)有不同的角度來(lái)對(duì)不同方向的情況進(jìn)行查看。因此在自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)時(shí)，該監(jiān)控點(diǎn)同樣需要自行更改預(yù)置點(diǎn)來(lái)對(duì)不同方向的情況進(jìn)行監(jiān)控和確認(rèn)。對(duì)于一個(gè)監(jiān)控點(diǎn)設(shè)置有多個(gè)預(yù)置點(diǎn)的情況，可以由工作人員選擇具體切換到哪個(gè)預(yù)置點(diǎn)進(jìn)行查看，也可以交由自動(dòng)化系統(tǒng)輪詢執(zhí)行，自動(dòng)依次查看各個(gè)預(yù)置點(diǎn)的監(jiān)控畫(huà)面并且進(jìn)行識(shí)別。

展開(kāi)自動(dòng)輪詢之前，具體的路徑即各個(gè)預(yù)置點(diǎn)訪問(wèn)的先后順序可以由用戶自行確定，而后系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)執(zhí)行。系統(tǒng)在執(zhí)行過(guò)程中對(duì)相應(yīng)的畫(huà)面進(jìn)行監(jiān)視和分析。在輪詢的過(guò)程中，攝像機(jī)在不同預(yù)置點(diǎn)停留的時(shí)間同樣可以由用戶預(yù)先設(shè)定。輪詢路徑結(jié)構(gòu)體的定義代碼為：

在以上結(jié)構(gòu)體中，bSet 用于標(biāo)記輪詢路徑的可用性或者有效性，nStrat*以及nEnd*分別用于表示輪詢工作的開(kāi)始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間，nTime 以及nSpeed 用于標(biāo)記在每一個(gè)預(yù)置點(diǎn)停留的時(shí)間以及在不同的預(yù)置點(diǎn)進(jìn)行切換時(shí)前端的移動(dòng)速度。

正處于執(zhí)行狀態(tài)的自動(dòng)輪詢?nèi)蝿?wù)同樣有對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)體，實(shí)現(xiàn)代碼如下：

以上代碼中各項(xiàng)參數(shù)主要對(duì)當(dāng)前輪詢?nèi)蝿?wù)的執(zhí)行情況進(jìn)行記錄，如nPatrolRouteldx 用于標(biāo)記輪詢線路的身份，而nWaitingTime 則用于標(biāo)記在當(dāng)前狀態(tài)下停留的時(shí)間，用于在某個(gè)條件得到滿足時(shí)觸發(fā)下一個(gè)動(dòng)作。

輪詢路徑確定之后，OnTimer 函數(shù)會(huì)進(jìn)行自動(dòng)控制，系統(tǒng)每間隔4 s 對(duì)相關(guān)參數(shù)與目前的任務(wù)執(zhí)行情況進(jìn)行對(duì)比，并且確定相應(yīng)的動(dòng)作。該函數(shù)還用于計(jì)算對(duì)應(yīng)預(yù)置點(diǎn)的停留時(shí)間，當(dāng)滿足預(yù)設(shè)的時(shí)間條件才會(huì)執(zhí)行下一個(gè)動(dòng)作，朝向下一個(gè)預(yù)置點(diǎn)運(yùn)行。PatrolMotion 函數(shù)則用于支持工作人員改變自動(dòng)輪詢狀態(tài)，是自動(dòng)輪詢過(guò)程中人工命令的接入接口。

3 結(jié)語(yǔ)

在油田工業(yè)環(huán)境中，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的價(jià)值不容忽視，關(guān)系到油田工業(yè)每一個(gè)細(xì)節(jié)的安全。唯有深入地了解其運(yùn)作機(jī)理，才能切實(shí)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，保證油田環(huán)境安全水平穩(wěn)步提升。