智能视频监控技术在海上平台安全生产中的应用研究

张 帆

（中海油信息科技有限公司天津分公司，天津 300452）

0 引言

海上钻井采油平台作为海上油田生产的关键设施，具有远离陆地、环境复杂且空间有限等特点，一旦发生安全事故将带来巨大损失[1]。因此，严格的安全管理对于海上平台至关重要，旨在预防事故发生。视频监控作为安全生产的重要监管手段，已经被广泛应用于油气田生产领域[2]。然而，随着生产规模的扩大和技术的发展，传统的人工监控方式因其效率低下且容易受到主观因素干扰，难以满足安全需求。智能视频监控技术在海上平台安全生产的应用已经成为大势所趋。

1 智能视频监控技术概述

1.1 智能视频监控技术的概念

智能视频监控是利用计算机视觉技术对视频信号进行处理、分析和理解，在不需要人为干预的情况下，通过自动分析序列图像对监控场景中的变化进行定位、识别和跟踪[3]。智能视频监控通常由摄像机、视频分析服务器、存储设备、网络设备和显示设备等组成，通过不同的算法模型和协议标准实现数据的采集、传输、存储和展示。智能视频监控技术具有自动化、智能化、高效化的特点，能够在监控场景中自动识别和跟踪目标，分析和判断目标的属性、行为以及场景的状态和事件，并在发现异常或危险时及时发出警报或采取措施，有效协助安全人员处理危机，并最大限度降低误报和漏报现象。

1.2 智能视频监控技术的发展概况

智能视频监控技术的发展经历了几个重要阶段，从模拟视频监控技术、数字视频监控技术、网络视频监控技术到如今的智能视频监控技术[4]。模拟视频监控技术是最早期的形式，采用模拟信号传输和存储，虽然成本低、安装简单，但是由于图像质量差、传输距离有限等缺点限制了其发展。数字视频监控技术在模拟技术基础上引入数字信号处理和存储技术，提高了图像质量和传输效率，实现了远程监控和回放，但是仍然缺乏对视频内容的智能分析。网络视频监控技术的出现使得视频信号数字化、网络化和标准化成为可能，为系统的可扩展性和互操作性带来改善，但是对视频内容的智能化处理仍然有限。

随着深度学习的出现与发展，诞生了以卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）为基础的一系列在图像处理领域大放异彩的神经网络结构。这些基于CNN的神经网络结构在图像处理方面具有很强的特征提取能力和泛化能力。相较于传统方法，它们提取的图像特征更为准确和有效。由于深度神经网络在图像处理上的出色表现，它们开始被应用到智能视频监控技术中。通过部署基于深度学习的方法，现在的视频监控技术可以实现自动识别目标、分析目标行为、发现异常情况等功能。

2 智能视频监控的关键技术

2.1 目标检测技术

智能视频监控的核心技术之一是目标检测，其主要任务是在视频图像中准确找出感兴趣的目标，并确定它们的类别和位置[5]。目标检测技术一般包括两个关键步骤：候选区域的选择和分类器的训练。在候选区域的选择阶段，可以采用滑动窗口或选择性搜索等方法提取可能包含目标的区域。而分类器的训练阶段则通常采用深度学习的方法，通过大量带标注的图像进行学习，提取图像的高层特征，并利用这些特征进行目标的分类和位置回归。

基于深度学习的目标检测算法可以分为Twostage算法和One-stage算法两大类。典型的Twostage算法包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN。这类算法的基本思路是通过滑动窗口或者选择性搜索等方法从图像中提取大量潜在的候选框，然后基于CNN进行特征提取，最终输出候选框中的目标类别和坐标信息。与Two-stage算法不同，One-stage算法是一步到位,无须生成候选框的过程。典型的One-stage算法有YOLO系列和SSD，这类算法直接在输入图像上滑动窗口，在窗口位置上同时完成特征提取、分类和坐标回归，直接输出目标类别及其坐标。

2.2 行为识别技术

行为识别技术是通过分析视频中的人或物体的运动和动作来判断其所属的行为类别或意图，其主要流程包括视频预处理、目标检测与跟踪、特征提取和行为分类等步骤。首先，通过视频预处理，对视频进行去噪、稳定和分割等操作以提高质量。其次，在目标检测与跟踪阶段，系统会定位和标识视频中的感兴趣目标，并跟踪它们的运动轨迹。再次，在特征提取阶段，系统根据目标的类型和行为特点，选择合适的特征描述符进行表示。最后，在行为分类阶段，系统利用机器学习或深度学习的方法对提取的特征进行训练和测试，建立分类器或识别模型，以输出目标的行为标签或概率。通过这些步骤，行为识别技术能够有效地分析视频中的行为信息，提升智能视频监控技术的监控能力。

2.3 目标跟踪技术

目标跟踪技术可以持续不断地跟踪视频流中感兴趣的目标。首先，基于前一帧图像中目标的位置信息与运动模型，预测当前帧中目标可能出现的位置。其次，在预测的目标位置附近区域内，利用图像处理算法提取特征，形成跟踪匹配的模板。再次，计算模板与候选图像区域的相似度，找到与模板最匹配的目标区域。最后，基于匹配结果更新目标的位置信息及跟踪模板，以便适应目标外观或背景中的变化。通过重复以上流程，目标跟踪技术可以高效稳定地跟踪视频流中的行人、车辆等目标。可以说，目标跟踪是智能视频监控技术实现自动分析、异常检测等智能功能的基础，也是判断监控技术性能优劣的重要指标之一。

3 智能视频监控技术在海上平台安全生产中的应用

3.1 人员监控

海上平台安全生产中的一个重要方面是人员监控，即利用智能视频监控技术对海上平台上的人员进行实时的识别、统计、追踪、行为分析等，以保障人员的安全和健康，提高人员的工作效率和管理水平。人员监控涉及多个方面的技术。例如，人脸识别技术可以利用深度卷积神经网络识别和验证人员的身份，实现人员的准入控制、考勤管理、黑名单预警等功能；个人保护装备（Personal Protective Equipment，PPE）穿戴检测技术可以利用目标检测技术，对人员是否佩戴规定的个人防护装备进行检测和提醒，降低人员的安全风险，提高人员的安全意识；检测人、舰船或者其他一些特定的物体技术可以利用目标检测技术，对某些威胁海上平台的物体（未知的舰船）设置较高的优先级，实现对海上平台的实时监测和报警。这些技术共同构成海上平台人员监控的智能视频监控系统，为海上平台的安全生产提供有效的技术支撑。

3.2 设备监测

智能视频监控技术在海上平台的安全生产中扮演着重要角色，可以实现对海上平台各类设备的实时监测和异常报警，从而提高设备运行效率和故障处理能力。智能视频监控技术主要依托于目标跟踪技术，能够动态监测和定位设备，同时进行目标的行为分析和预测。

在海上平台设备监测中，目标跟踪技术发挥着多方面的作用。一方面，它可以监测设备的运动状态和异常情况。例如，跟踪设备的运动轨迹，判断是否存在偏移、碰撞或脱落等异常情况，及时发出预警，有效避免事故发生。据统计，海上平台的设备事故中超过30%是运动状态异常所致。另一方面，该技术可以监测和优化设备的参数和性能，如温度、压力、液位、流量等参数，以及工作效率、能耗、寿命等性能指标。因此，应用智能视频监控技术能够有效提高设备性能和可靠性，降低运行成本，增加设备利润，进而保障海上平台的安全运行。

3.3 场景监视

在海上平台安全生产中，场景监视是至关重要的一环。它指的是对平台整体环境和重要部位进行实时视频监控，并通过智能分析和处理视频图像实现对平台的安全管理和保护。场景监视的功能主要包括目标检测和识别、区域划分和报警以及事件检索和回放。

第一，通过智能视频监控技术，场景监视能够自动检测和识别视频图像中的运动目标，如人员、船只、飞机、鸟类等，并对其进行分类、标记和跟踪，分析其行为和状态，及时发现异常、危险或侵入等情况。第二，通过智能视频监控技术，场景监视可以对海上平台的不同区域进行划分和设置，根据安全要求设定相应的报警规则和条件。一旦发现违规行为，系统将及时发出报警信号，并采取相应的措施，如语音提示、照明开启、联动其他设备等。第三，场景监视还能对视频图像中的各种事件进行检索和回放，如入侵事件、火灾事件、事故事件等。通过设定不同的检索条件，可以快速定位和展示相关视频片段，便于事后的分析和处理。

4 结语

智能视频监控技术在海上平台安全生产中的应用研究是一个持续发展的过程，需要不断学习、创新和探索。相信随着科技的进步和应用的不断深化，智能视频监控技术将为海上平台安全生产做出更多贡献，为海洋石油与天然气资源的开发与利用提供更加坚实的保障。