文/陳思雅

0 引言

油氣長(zhǎng)輸管道埋設(shè)在地下，線(xiàn)路分布廣泛、地理環(huán)境復(fù)雜，安全事故隨時(shí)可能發(fā)生。一旦發(fā)生油氣管線(xiàn)泄漏等情況，會(huì)造成嚴(yán)重后果。目前針對(duì)高后果區(qū)、第三方施工、無(wú)伴行路、人口密集管理區(qū)多采用視頻監(jiān)控的方式，即通過(guò)前端監(jiān)控?cái)z像機(jī)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控，但是大多數(shù)視頻監(jiān)控只是被動(dòng)監(jiān)控，主要面臨以下幾個(gè)方面的問(wèn)題：一是視頻數(shù)量多、圖像數(shù)據(jù)大，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)價(jià)值未得到充分挖掘；二是異常狀況的發(fā)現(xiàn)依賴(lài)于管道保護(hù)人員的技能水平，但相關(guān)經(jīng)驗(yàn)豐富的專(zhuān)家往往較少；三是長(zhǎng)時(shí)間觀(guān)看視頻容易因視覺(jué)疲勞導(dǎo)致漏檢、誤檢；四是工作人員面對(duì)眾多攝像機(jī)視頻圖像時(shí)，無(wú)法做到同時(shí)兼顧所有監(jiān)控區(qū)域；五是維護(hù)人員經(jīng)常在管道事故發(fā)生后才發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致故障的原因，不能在事故發(fā)生的第一時(shí)間作出應(yīng)急響應(yīng)。

從2006年開(kāi)始，由于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生得益于圖形處理器（GPU）計(jì)算機(jī)算力、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能算法的突破，視頻監(jiān)控與人工智能技術(shù)開(kāi)始緊密結(jié)合, 所涵蓋的技術(shù)包括圖像識(shí)別、行為識(shí)別、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化等，其中圖像、影像智能化識(shí)別技術(shù)成為管道風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)管理的重要手段。中國(guó)石油大學(xué)（北京）管道技術(shù)與安全研究中心董紹華教授等利用圖像識(shí)別技術(shù)開(kāi)展管道焊縫缺陷的智能化判別工作，實(shí)現(xiàn)了對(duì)管道焊縫數(shù)字圖像中缺陷的分類(lèi)評(píng)價(jià)，識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò) 90%。四川大學(xué)的余永維等人利用圖像識(shí)別技術(shù)開(kāi)展了漏磁圖像智能識(shí)別判別工作，主要利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稀疏連接的特性和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線(xiàn)性映射能力，將目標(biāo)特征分類(lèi)輸出，從而準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)特征的識(shí)別。

視頻監(jiān)控領(lǐng)域人工智能技術(shù)的引入，可以在前端攝像頭、網(wǎng)絡(luò)視頻錄像（NVR）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備以及大數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用平臺(tái)等節(jié)點(diǎn)發(fā)揮作用。前端人工智能技術(shù)是指基于邊緣計(jì)算的前端圖像影像智能識(shí)別技術(shù)，它將人工智能技術(shù)引入前端攝像頭，將攝像頭采集到的實(shí)時(shí)信息進(jìn)行處理分析和理解，將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，從而實(shí)現(xiàn)在沒(méi)有人為干預(yù)情況下，對(duì)設(shè)定工作區(qū)域內(nèi)人員或物體的變化進(jìn)行檢測(cè)、定位和跟蹤，并在此基礎(chǔ)上分析和判斷目標(biāo)的行為。2016年11月30日，華為技術(shù)有限公司、中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所、中國(guó)信息通信研究院、英特爾等62家成員單位成立了我國(guó)邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，邊緣計(jì)算行業(yè)得到迅猛發(fā)展。

1 前端人工智能技術(shù)的分類(lèi)

1.1 按智能化程度分類(lèi)

前端人工智能技術(shù)根據(jù)智能化程度以及應(yīng)用場(chǎng)景的不同，大致可以分為三個(gè)層次。

（1）智能網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)。

智能網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)有兩種形式，一種是傳統(tǒng)的，一般由一臺(tái)工控機(jī)和2～4臺(tái)攝像機(jī)構(gòu)成，智能視頻分析算法配備在工控機(jī)內(nèi)，使得攝像機(jī)具有圖像識(shí)別等功能；另一種是將視頻算法寫(xiě)入攝像機(jī)內(nèi)，由一塊嵌入式智能AI芯片完成攝像機(jī)的智能分析工作，形成成本低廉、快速識(shí)別、功能強(qiáng)大的邊緣計(jì)算。智能網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)的算法相對(duì)較為固定，技術(shù)成熟度較高，通常在現(xiàn)有的內(nèi)嵌式進(jìn)程間通信（IPC）Soc芯片中集成相應(yīng)的移動(dòng)偵測(cè)、遮擋告警、視頻丟失、人員滯留、行為識(shí)別等算法即可實(shí)現(xiàn)，無(wú)需額外增加協(xié)處理芯片。

（2）結(jié)構(gòu)化攝像機(jī)。

結(jié)構(gòu)化攝像機(jī)能夠?qū)σ曨l流進(jìn)行實(shí)時(shí)的結(jié)構(gòu)化屬性分析, 從而提取其中的視頻信息、語(yǔ)義信息和圖片信息，并能對(duì)人員、車(chē)輛進(jìn)行分類(lèi)抓拍，支持對(duì)目標(biāo)人/車(chē)/物進(jìn)行結(jié)構(gòu)化屬性分析。結(jié)構(gòu)化攝像機(jī)需要在原有的內(nèi)嵌式IPC SoC芯片中加裝協(xié)處理芯片——NPU淺層學(xué)習(xí)處理器，實(shí)現(xiàn)試片流的結(jié)構(gòu)化分析。

（3）深度學(xué)習(xí)攝像機(jī)。

深度學(xué)習(xí)攝像機(jī)采用的是深度學(xué)習(xí)算法，以海量圖片集以及視頻資源為基礎(chǔ), 通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)提取目標(biāo)特征，形成深層可供學(xué)習(xí)的圖像數(shù)據(jù)，提高特征目標(biāo)的召回率和精確度。深度學(xué)習(xí)攝像機(jī)一般內(nèi)嵌高性能能深度學(xué)習(xí)的GPU芯片。

從國(guó)內(nèi)前端人工智能發(fā)展的趨勢(shì)來(lái)看，目前智能網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)的發(fā)展應(yīng)用主要集中在結(jié)構(gòu)化攝像機(jī)方面。主要原因有三點(diǎn)：一是視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化以后，就可以對(duì)前端采集到的實(shí)時(shí)信息進(jìn)行過(guò)濾，去掉大量無(wú)用的信息；二是視頻結(jié)構(gòu)化以后，就可以傳輸?shù)胶蠖诉M(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，進(jìn)而獲取更精準(zhǔn)、更適合前端應(yīng)用的數(shù)據(jù)模型；三是基于深度學(xué)習(xí)的攝像機(jī)需要內(nèi)置大量用于訓(xùn)練或驗(yàn)證的數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)量大，芯片要求高、能耗高。

1.2 按實(shí)現(xiàn)方式分類(lèi)

視頻監(jiān)控行業(yè)人工智能技術(shù)按照智能分析算法實(shí)現(xiàn)方式區(qū)分，有以下類(lèi)型：行為分析類(lèi)、視頻識(shí)別類(lèi)、圖像處理類(lèi)及診斷分析類(lèi)。其中，視頻識(shí)別分析與行為分析是智能分析動(dòng)作，診斷與圖像處理分析是提高分析結(jié)果準(zhǔn)確性的手段。

（1）行為分析類(lèi)。

行為分析類(lèi)主要針對(duì)視頻中目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特征和屬性進(jìn)行檢測(cè)，偏重于背景模型偏離的變化和已知目標(biāo)模型的變化，主要應(yīng)用于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的分析和處理，判斷視頻圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相對(duì)位置的變化、目標(biāo)變化的方向、目標(biāo)的相對(duì)移動(dòng)速度以及目標(biāo)形貌特征的變化。主要功能有：移動(dòng)方向檢測(cè)，以及交通違章檢測(cè)、防區(qū)入侵檢測(cè)、絆線(xiàn)穿越檢測(cè)、客流統(tǒng)計(jì)等動(dòng)態(tài)場(chǎng)景分析處理。

有學(xué)者研究了一種基于邊緣計(jì)算的前端圖像影像智能識(shí)別技術(shù)，該技術(shù)應(yīng)用于華盛頓貝爾維尤的交通路口，主要將異構(gòu)硬件的邊緣和私有集群向下延伸至攝像節(jié)點(diǎn)，在視頻監(jiān)控的邊緣端完成對(duì)車(chē)輛圖像和車(chē)牌等的視頻實(shí)時(shí)解碼和視頻實(shí)時(shí)分析，主要了解該路口汽車(chē)、自行車(chē)和行人的實(shí)時(shí)流量，具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、網(wǎng)絡(luò)傳輸資源小、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。韓青等為變電站設(shè)計(jì)了一種識(shí)別工作人員危險(xiǎn)行為和變電站周邊危險(xiǎn)行為的前端人工智能系統(tǒng)，他們將智能分析功能接入前端攝像頭，在云端進(jìn)行模型的訓(xùn)練與開(kāi)發(fā)，既提高了預(yù)警的實(shí)時(shí)性又增加了識(shí)別的準(zhǔn)確率，同時(shí)還降低了網(wǎng)絡(luò)傳輸費(fèi)用。

（2）視頻識(shí)別類(lèi)

視頻識(shí)別主要是指通過(guò)對(duì)視頻中圖像識(shí)別、圖像比對(duì)和模式匹配等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中相關(guān)特征的提取和識(shí)別，主要應(yīng)用在靜態(tài)場(chǎng)景中。其功能有人臉識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別等。

?？低暪驹?017年發(fā)布的“AI Cloud”框架，通過(guò)將人工智能接入網(wǎng)絡(luò)攝像頭、門(mén)禁系統(tǒng)等前端設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)人臉識(shí)別和車(chē)輛車(chē)牌識(shí)別，響應(yīng)速度快，識(shí)別準(zhǔn)備率高。

（3）圖像處理類(lèi)。

圖像處理類(lèi)是指通過(guò)視頻增強(qiáng)手段，如降噪、去霧、銳化和矯正等手段來(lái)修復(fù)視頻中模糊不清的圖像，并對(duì)采集到的圖像進(jìn)行部分細(xì)節(jié)處理和優(yōu)化，通過(guò)上述手段改善圖像來(lái)増加前端人工智能的召回率和精確度。其功能有紅外夜視監(jiān)控系統(tǒng)等。

視網(wǎng)膜大腦皮層理論（Retinex）算法以原始圖像的入射圖像為基礎(chǔ)，推演出反射率的圖像，進(jìn)而降低了光照不均對(duì)圖像的影響。Chiang等人將水下光選擇性衰減的特點(diǎn)與經(jīng)典圖像去霧算法相結(jié)合，提出了一種圖像復(fù)原方法。張銘鉤等為了解決水下目標(biāo)檢測(cè)圖像模糊的問(wèn)題，使用了特異性增強(qiáng)的算法對(duì)水下圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，以抵消水下光照不均勻?qū)е碌膱D像模糊問(wèn)題，顯著提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性。任彥光等基于邊緣計(jì)算的原理設(shè)計(jì)了水下多目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，為了解決未經(jīng)未處理的水下圖像無(wú)法直接使用的問(wèn)題，其團(tuán)隊(duì)提出了一種基于多尺度視網(wǎng)膜增強(qiáng)算法（MSR CR）和暗通道融合的水下圖像增強(qiáng)算法，對(duì)水下圖像的顏色、對(duì)比度和細(xì)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化處理，優(yōu)化后的圖像更符合人眼感官，無(wú)抖動(dòng)、圖像清晰、對(duì)比度好，可以從圖片中觀(guān)察提取到更多信息。

（4）診斷分析類(lèi)。

診斷分析類(lèi)主要指視頻質(zhì)量診斷，通常以后端管理平臺(tái)的形式出現(xiàn)。其主要功能是用于監(jiān)測(cè)前端人工智能設(shè)備的狀態(tài)，當(dāng)視頻出現(xiàn)雪花、滾屏、模糊、偏色、增益失衡、云臺(tái)失控等常見(jiàn)的攝像頭故障，以及視頻本身的信號(hào)干擾、質(zhì)量下降等問(wèn)題時(shí)，進(jìn)行準(zhǔn)確分析、判斷和報(bào)警。

楊洋等針對(duì)監(jiān)控視頻中的圖像模糊、圖像偏色、亮度異常、圖像幀卡頓等現(xiàn)象提出了視頻診斷管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要運(yùn)用圖像質(zhì)量分析與判斷等核心技術(shù)對(duì)視頻流進(jìn)行質(zhì)量診斷，從而能夠準(zhǔn)確分析和定位異常圖像狀況，并指導(dǎo)故障檢修。北京先進(jìn)視訊科技有限公司研發(fā)了圖像質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)σ曨l圖像模糊、雪花畫(huà)面、畫(huà)面色偏和信號(hào)丟失等常見(jiàn)的圖像故障情況進(jìn)行較為準(zhǔn)確地研判，并通知后臺(tái)工作人員。重慶市計(jì)量質(zhì)量檢測(cè)研究院以提高視頻圖像的被檢測(cè)率和降低誤報(bào)率為目的，以監(jiān)控畫(huà)面清晰度、色彩還原度等方面為評(píng)價(jià)指標(biāo)，完成了“視頻監(jiān)控系統(tǒng)檢測(cè)方法和檢測(cè)裝置的研究與建立”項(xiàng)目，取得了良好效果。常文婧等設(shè)計(jì)了一套基于人工智能的視頻圖像質(zhì)量診斷云平臺(tái)，通過(guò)視覺(jué)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，解決了前端人工智能出現(xiàn)的離線(xiàn)、無(wú)信號(hào)、畫(huà)面凍結(jié)、畫(huà)質(zhì)偏色、噪聲、圖像模糊、遮擋、增益失衡和云臺(tái)失控等常見(jiàn)故障。

2 前端人工智能技術(shù)在油氣長(zhǎng)輸管道的應(yīng)用

據(jù)調(diào)查，歐洲輸氣管道在2007～2016年的管道故障中，引起故障的主要原因是外部干擾，占比為28.37%，在外部干擾的次級(jí)因素中，機(jī)械開(kāi)挖（挖掘機(jī)、打樁機(jī)和定向鉆機(jī)）是主要原因，占比為31.4%；美國(guó)1994～2013年間輸氣管道的故障中，第三方破壞是占城市天然氣管道事故的主要原因之一，占比為20%；英國(guó)輸氣管道1962～2016年間的管道事故故障中，第三方破壞占比為21.8%。狄彥等人調(diào)研了2004～2014年間國(guó)內(nèi)發(fā)生的約59起油氣管道安全事故，研究發(fā)現(xiàn)在其中46起因外部因素引起的事故中，第三方破壞為28起，占比為60.8%，占全部總事故的47.5%。從上述調(diào)研數(shù)據(jù)可知，第三方破壞對(duì)油氣管道的影響巨大。

將人工智能技術(shù)嵌入前端攝像頭，對(duì)視頻中有關(guān)工程機(jī)械的行為實(shí)時(shí)進(jìn)行智能分析和判斷并生成結(jié)果，可以去除視頻監(jiān)控中大量無(wú)用的靜態(tài)畫(huà)面，只對(duì)異常行為進(jìn)行報(bào)警，這樣既提高了工作效率，減少了工作量，也降低了漏報(bào)和誤報(bào)率。前端人工智能技術(shù)涉及圖像處理、對(duì)象分析、行為識(shí)別、動(dòng)作判斷和報(bào)警等多項(xiàng)技術(shù)，當(dāng)異常信息出現(xiàn)時(shí)，系統(tǒng)經(jīng)過(guò)運(yùn)算識(shí)別出危險(xiǎn)，并自動(dòng)發(fā)送警示信號(hào)，可在管道的第三方施工監(jiān)管、智能巡線(xiàn)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)等多方面應(yīng)用。另外，前端人工智能通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行計(jì)算和資源存儲(chǔ)，僅向后端發(fā)送特征數(shù)據(jù)，減少了用戶(hù)和服務(wù)交互點(diǎn)之間的物理距離和跳數(shù)，提高了應(yīng)用程序的響應(yīng)時(shí)間。因此，前端人工智能是未來(lái)油氣管道智能化管理的一種重要手段。

無(wú)人機(jī)在巡線(xiàn)過(guò)程中會(huì)拍攝大量的圖片和視頻，這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一方面占用了大量的存儲(chǔ)資源，另一方面需要管道保護(hù)人員在后臺(tái)進(jìn)行回放和查看，對(duì)人力物力造成極大浪費(fèi)。為提高無(wú)人機(jī)巡線(xiàn)的效率，減輕作業(yè)人員的負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)油氣長(zhǎng)輸管道缺陷實(shí)時(shí)識(shí)別，可以將人工智能技術(shù)應(yīng)用到無(wú)人機(jī)機(jī)載前端視頻系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)視頻的前端智能，對(duì)危害油氣長(zhǎng)輸管線(xiàn)的非法占?jí)骸⒎欠ㄊ┕?、地質(zhì)災(zāi)害、打孔導(dǎo)游等行為，在巡線(xiàn)過(guò)程中即可實(shí)現(xiàn)智能判斷、實(shí)時(shí)識(shí)別。劉文華等將傾斜影響的數(shù)字糾正等算法嵌入無(wú)人機(jī)前端攝像頭，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)油氣管道周邊航拍過(guò)程之中圖像的智能識(shí)別和實(shí)時(shí)判斷，改進(jìn)后的無(wú)人機(jī)巡線(xiàn)系統(tǒng)智能化程度高，對(duì)油氣管道附近行人、車(chē)輛的檢測(cè)精度可達(dá)80%以上。劉軍杰等將視覺(jué)跟蹤技術(shù)、人工智能技術(shù)與無(wú)人機(jī)高清影像相結(jié)合，建立了無(wú)人機(jī)前端智能識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用輕量化YOLOv3網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練了絕緣子串、防振錘、連接點(diǎn)等關(guān)鍵目標(biāo)的識(shí)別，在現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)視角下微小目標(biāo)的檢測(cè)，在5000張樣本訓(xùn)練模型中，當(dāng)測(cè)試閾值設(shè)置為0.25，平均檢測(cè)精度可達(dá)到0.78，大大提升了無(wú)人機(jī)巡檢應(yīng)用效果。

目前長(zhǎng)輸管道對(duì)管道高后果區(qū)、無(wú)伴行路巡線(xiàn)不便區(qū)及人口密集區(qū)主要采用視頻監(jiān)控的形式，24小時(shí)不間斷地提供實(shí)時(shí)視頻流，但是，常規(guī)的視頻監(jiān)控?zé)o法在險(xiǎn)情產(chǎn)生時(shí)做到及時(shí)干預(yù)。周巍等利用前端AI視覺(jué)對(duì)廣東燃?xì)夤艿栏吆蠊麉^(qū)進(jìn)行違規(guī)挖掘、違規(guī)施工、非法開(kāi)采等定向鉆機(jī)、挖掘機(jī)、地勘機(jī)等大型機(jī)械作業(yè)和人員的自動(dòng)識(shí)別，改善了人工監(jiān)測(cè)存在的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了24小時(shí)無(wú)盲區(qū)管控；該系統(tǒng)目前部署在60多個(gè)燃?xì)夤艿栏吆蠊麉^(qū)前端，預(yù)警次數(shù)達(dá)1000多次，預(yù)警準(zhǔn)確率超過(guò)90%，做到了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、及時(shí)響應(yīng)。馮黎明為解決西南油氣管道人工巡護(hù)的盲區(qū)問(wèn)題，在現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上引入了視頻智能分析功能，形成前端人工智能技術(shù)；通過(guò)視頻智能分析識(shí)別功能對(duì)保護(hù)區(qū)域內(nèi)挖掘機(jī)、推土機(jī)等大型施工車(chē)輛及人員進(jìn)行智能識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了對(duì)于第三方施工區(qū)域、重要燃?xì)庠O(shè)施等天然氣管道監(jiān)控點(diǎn)的24 小時(shí)保護(hù)，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)90%。孟俊針對(duì)管道周邊第三方施工和高后果區(qū)等風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)了基于邊緣計(jì)算的油氣管道區(qū)域施工機(jī)械入侵前端智能識(shí)別系統(tǒng)，在邊緣端嵌入圖像處理算法和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，并利用深度學(xué)習(xí)功能有效過(guò)濾植物、陰影、水面等因素對(duì)現(xiàn)場(chǎng)場(chǎng)景變化的影響。同時(shí)檢測(cè)到目標(biāo)以后，取用大型施工機(jī)械的二維坐標(biāo)，判斷二維坐標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域是否發(fā)生碰撞，若發(fā)生碰撞即將報(bào)警信息推送給調(diào)度中心；現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用表明，該前端智能識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別精度率為92%，處理速度穩(wěn)定在25fps。錢(qián)勇等對(duì)油氣輸送管道視頻監(jiān)控加裝前端智能識(shí)別系統(tǒng)，利用目標(biāo)識(shí)別算法、動(dòng)作識(shí)別算法等實(shí)現(xiàn)對(duì)油氣管線(xiàn)人員密集場(chǎng)所高后果區(qū)24小時(shí)的自動(dòng)化、智能化監(jiān)測(cè)，同時(shí)聯(lián)動(dòng)聲光報(bào)警裝置、可燃?xì)怏w檢測(cè)裝置和音柱，有入侵行為發(fā)生時(shí)即觸發(fā)現(xiàn)場(chǎng)報(bào)警裝置報(bào)警，值班人員可對(duì)報(bào)警區(qū)域喊話(huà)，起到警報(bào)和警告的作用，從而減少人力、時(shí)間成本的投入，提高對(duì)危險(xiǎn)隱患預(yù)警的能力。

長(zhǎng)輸油氣管道站場(chǎng)及閥室內(nèi)一般配備周界入侵報(bào)警系統(tǒng)，消防火災(zāi)自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)構(gòu)成常見(jiàn)的安全防護(hù)預(yù)警系統(tǒng)。通過(guò)周界入侵的主動(dòng)防御，不間斷實(shí)時(shí)監(jiān)控和室內(nèi)外重點(diǎn)位置火災(zāi)預(yù)警，最終構(gòu)成應(yīng)對(duì)內(nèi)外治安和場(chǎng)站火災(zāi)隱患的全地形、全時(shí)段、全方位安防系統(tǒng)。但是，上述安全防護(hù)系統(tǒng)存在消防系統(tǒng)主動(dòng)防范領(lǐng)域不夠完善、周界入侵系統(tǒng)誤報(bào)及漏報(bào)率較高的情況。對(duì)此，可利用搭載AI芯片的前端智能視頻監(jiān)控裝置實(shí)現(xiàn)油氣站場(chǎng)及閥室全方位安全監(jiān)控：對(duì)進(jìn)入人員/車(chē)輛依次進(jìn)行檢查、路線(xiàn)跟蹤；對(duì)進(jìn)入作業(yè)區(qū)的工作人員進(jìn)行安全帽、工作服的檢測(cè)識(shí)別；對(duì)防范區(qū)域內(nèi)入侵、翻越圍墻等行為自動(dòng)判斷；對(duì)防范區(qū)域內(nèi)人員停留的時(shí)間記錄；對(duì)工作人員的安全行為操作進(jìn)行識(shí)別，對(duì)危險(xiǎn)行為發(fā)出及時(shí)警告；對(duì)工作區(qū)域內(nèi)人員跌倒行為自動(dòng)檢測(cè)，預(yù)防作業(yè)人員中毒、突發(fā)疾病等危險(xiǎn)情況；對(duì)站內(nèi)人員聚集和離崗等行為進(jìn)行主動(dòng)檢測(cè)；對(duì)保護(hù)區(qū)域內(nèi)可燃?xì)怏w及設(shè)備的跑冒滴漏進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。而且，將識(shí)別結(jié)果上傳至云終端觸發(fā)報(bào)警，自動(dòng)彈出現(xiàn)場(chǎng)視頻，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)視頻進(jìn)行抓圖和報(bào)警預(yù)錄像，大大地減少誤報(bào)率和漏報(bào)率。但目前，前端人工智能在站場(chǎng)及閥室應(yīng)用仍較少。

3 前端人工智能需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題

目前前端人工智能應(yīng)用廣泛，特別是在油氣管道行業(yè)，發(fā)展前景巨大，但是長(zhǎng)輸油氣管道周邊環(huán)境復(fù)雜、受氣候影響較大，設(shè)備多、供電難，網(wǎng)絡(luò)傳輸費(fèi)用高、速度慢，想要實(shí)現(xiàn)前端人工智能在現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際有效應(yīng)用，還需要解決以下關(guān)鍵問(wèn)題：

（1）背景的復(fù)雜性與算法的實(shí)時(shí)性。平衡運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的準(zhǔn)確性、魯棒性與實(shí)時(shí)性，既要保證目標(biāo)跟蹤的實(shí)時(shí)性, 又使得算法對(duì)復(fù)雜背景有較強(qiáng)的適應(yīng)性。

（2）圖像處理算法。人工智能的基礎(chǔ)為視頻，而現(xiàn)場(chǎng)視頻質(zhì)量受環(huán)境、氣候、光照等影響較大，前端存在圖像模糊、光照較差等情況，需要有針對(duì)性研究圖像處理算法，如去霧算法、運(yùn)動(dòng)模糊復(fù)原、夜間圖像復(fù)原等，增加視頻的可監(jiān)控性能及前端智能識(shí)別的精確率。

（3）輕量化模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)算力和存儲(chǔ)要求較高，但是較難嵌入前端，如何在邊緣側(cè)搭載AI芯片的智能嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在保證精度的前提下解決計(jì)算量和存儲(chǔ)量成為前端智能的研究重點(diǎn)。

（4）前端承載算法單一。一般來(lái)說(shuō)，算法的召回率和精確率與所識(shí)別目標(biāo)的像素、角度等密切相關(guān)，大型施工車(chē)輛和人臉識(shí)別對(duì)前端人工智能攝像機(jī)的要求都不太一樣，因此，單個(gè)前端人工智能攝像機(jī)只能實(shí)現(xiàn)單一的人工智能算法，如果要在設(shè)備間進(jìn)行多個(gè)人工智能算法的應(yīng)用，會(huì)造成較大的誤差。

（5）能耗高。在邊緣端，較多AI應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)功耗有嚴(yán)格限制，MAC的大量計(jì)算會(huì)增加功耗，如何兼顧智能應(yīng)用算法中的高性能和低功耗，以達(dá)到優(yōu)異的性能功耗比（或能耗比）有待進(jìn)一步研究解決。

（6）數(shù)據(jù)相互獨(dú)立。不同前端人工智能之間的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無(wú)法相互應(yīng)用和關(guān)聯(lián)，對(duì)算法開(kāi)發(fā)和嵌入造成了較大困擾，極易形成信息孤島。

（7）聯(lián)動(dòng)報(bào)警。前端人工智能與現(xiàn)存的消防報(bào)警、火災(zāi)報(bào)警、可燃?xì)怏w報(bào)警等報(bào)警平臺(tái)沒(méi)有實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)管理、自行激活運(yùn)行功能。

（8）智能管理。缺乏統(tǒng)一的智能設(shè)備管理平臺(tái)，該平臺(tái)需具備如下功能：對(duì)所有前端人工智能具備數(shù)據(jù)采集、設(shè)備控制、狀態(tài)查詢(xún)功能，支持應(yīng)用程序（APP）故障信息自動(dòng)推送功能，支持二次開(kāi)發(fā)等。

4 結(jié)論

受益于當(dāng)前人工智能技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展，長(zhǎng)輸油氣管道視頻圖像的大規(guī)模應(yīng)用及芯片算力的提高，給油氣管道系統(tǒng)的安全管理工作帶來(lái)了顛覆性的影響。通過(guò)將視頻圖像處理技術(shù)應(yīng)用到前端攝像頭，既保障了油氣長(zhǎng)輸管道行業(yè)中設(shè)備和人員及其所處環(huán)境的安全，也節(jié)省了人力物力，使得視頻監(jiān)控行業(yè)由人防變?yōu)榱宋锓?，由事后處理變成了事前預(yù)防，是未來(lái)油氣長(zhǎng)輸管道行業(yè)提升設(shè)備感知，實(shí)現(xiàn)智慧管網(wǎng)的必然趨勢(shì)。本文綜述了視頻圖像前端人工智能技術(shù)的定義及分類(lèi)，并詳細(xì)列舉了其在油氣長(zhǎng)輸管道行業(yè)的應(yīng)用研究場(chǎng)景，并對(duì)未來(lái)所需要解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題加以探討?？梢?jiàn)，結(jié)合油氣長(zhǎng)輸管道行業(yè)現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用具體需求及前端人工智能識(shí)別技術(shù)特點(diǎn)，將是未來(lái)視頻圖像處理在油氣管道行業(yè)應(yīng)用研究的主要方向。