油田作业现场云端智能监控系统

王云杰

摘要：随着云平台和微服务技术的不断发展,视频监控技术渐渐向高并发、轻量化发展。而油田作业现场现有的视频监控系统目前仅实现了基本的监控功能,在架构上存在系统响应速度慢、客户端部署困难、系统拓展性差、未与现有办公网络的对接等问题。另外,油田作业现场作为油田生产作业的重要工作环境,存在许多需要重点监视和防范的危险因素,例如火灾、管道油液泄漏、违规抽烟等。面对这些具有突发性、隐蔽性的安全隐患,目前油田并没有有效的应对措施,仍主要依靠人工巡查,以及通过视频监控被动监视的方式应对。针对上述问题,部分作业现场安装了视频监控设备,虽然对解决上述问题起到了一定的作用,也减轻了外出排查的工作量,但本质上是一种被动式监控,无法保证监控的及时性、有效性和系统性,也不利于管理人员实时、准确、全面地掌握安全隐患。

关键词：油田作业现场；云端智能监控；系统

引言

随着数字技术的发展，油田逐渐采用视频监控、雷达预警、无人机巡逻等现场监控手段。目前，相关视频数据存储和监控平台是独立的，因此应用和管理不容易。因此，要整合监测数据资源，建立综合智能监测系统，进行集中通话和监测，在此基础上研究智能监测技术，快速准确地掌握现场异常情况，实现24小时自动监测。

1云端智能监控系统架构

油田作业现场云端智能监控系统采用4层架构模式,具体分为存储层、服务层、传输层、应用层四层。数据存储层包括消息总线、公司文件、系统缓存、数据库数据等,主要为油田作业现场云端智能监控系统提供数据支撑;服务层包括服务通信、Docker和Kubernetes技术、系统基础服务组件等;传输层主要是API网关;应用层包括IOT设备、移动设备、PC设备等。当用户在应用层中提出访问请求时,传输层会将用户访问的请求传输给服务层;服务层会对用户的访问请求进行解析并向存储层请求不同类型的数据,在得到存储层的响应后通过传输层返回相应的数据给应用层。

2云端智能识别技术

2.1系统功能

智能云识别系统建立在高性能云计算服务器上，前端提供多种基于云的智能服务，包括数据分析服务、图像识别服务等。在云中采集前端数据和智能识别，以解决前端设备性能不足的问题。可以与5G一起实现低延迟数据交互。在电气巡逻应用中，可用于在线监测、智能传感器和无人机巡逻。此外，还有一系列个人识别功能来进行准确识别。在实际识别工作中，该技术可以识别验证过程，减少现场验证工作。

2.1技术优势

云的智能识别技术在电力巡逻中具有较强的应用能力。例如，智能识别技术在监视违规时提供自动识别。此外，不仅可以记录云的违规情况，还可以及时判断当前行为的具体结果。数据返回云的地面控制台后，可以通过分析和处理快速对该行为进行安全风险分析，最终提供自动警报。如果情况严重，可以自动报警。此外，在不断学习的过程中，智能识别技术将功能转移到移动设备上，提供云智能识别、自动异常分析、电源检查时所有数据的目标警报。

3油田作业现场危险因素智能识别模型设计

3.1设计针对监控视频的危险因素智能识别模型

目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一,在车辆自动驾驶、自动化监测、数字媒体技术等领域得到了广泛应用。近些年来,随着计算机计算能力的不断提高以及深度学习的快速发展,基于深度卷积神经网络的目标检测算法逐渐代替了传统的基于特征的目标检测算法,成为了目标检测领域的主流算法。基于深度卷积神经网络的目标检测算法根据是否有候选区域生成分为双阶段目标检测算法(基于分类的目标检测算法)和单阶段目标检测算法(基于回归的目标检测算法)。双阶段目标检测算法(基于分类的目标检测算法)首先选取输入图像的候选框,然后对候选框进行分类和位置回归,从而输出最终的检测结果。单阶段目标检测算法省略了候选框的生成阶段,将目标检测阶段简化为端对端的回归问题,并且可以直接得到目标的位置和类别信息。

3.2构建危险因素图像数据集

一个合适的数据集对于目标检测或识别算法来说是相当重要的。在目标检测任务中,一个恰当的数据集不仅可以测试和评估算法的性能,还能推进目标检测相关领域的研究。本文根据油田作业现场具体要检测的危险因素类型,依据具体使用场景,实现例如烟火、漏液、抽烟、着装等数据集的收集和标注。

4云端智能监控系统实现

4.1平台监控及数据共享

通过视频编解码器、流处理等技术建立多协议流服务，实现监控视频的集中访问。多媒体流协议取决于:(1)视频编码协议取决于品牌相机。流媒体服务将各种编码协议的监控数据解码成用于调用监控平台的集成视频格式。(2)当多个用户开始访问视频源时，流服务从视频服务器接收视频数据，并将其转发给所有访问用户。(3)对于过去的视频，当用户开始请求或访问时，流媒体服务查找所请求的视频信息的存储位置，并将所请求的视频转发给用户。(4)提供支持HTTP协议的视频传输接口，方便调用另一个监控数据交换的应用系统(web)。

4.2文件管理页面展示

文件管理主要以表格的形式展示,具有模糊查询、分页查询、文件预览,文件下载、文件关联的功能。文件管理主要是通过员工的不安全行为关联公司关于此不安全行为的惩罚措施,起到方便管理者决策的作用。

4.3设备管理

设备管理主要以表格的形式显示监控摄像头的简要信息，查询、修改、添加、删除监控摄像头，为管理员提供方便的管理界面。

4.4异常报表界面展示

驾驶舱整体色调采用灰蓝色,利用模块化设计模式,通过年份和季度将不安全行为按照地点、类型、摄像头名称等多方面进行统计,具有简洁、直观、多维性的特点。

4.5检测参数管理

“管理测试参数”界面显示已部署的算法。您可以添加新的测试算法，并在询问管理员是否部署的同时进行管理。如果管理员尝试删除算法，请请求警告信息，并通知管理员小心。

4.6关键技术及功能

(1)多协议流媒体服务和呼叫接口在服务器端设置由编码器、流段和文件段设备组成的流媒体服务。该服务处理以下数据:服务器上存在的ts(媒体数据)文件和m3u8(媒体数据索引)文件。客户端通过接口访问并下载m3u8。用于监控呼叫和显示数据的ts文件。(2)集成功能①建立监控资源数据库，模糊相机品牌、类型、安装位置、IP、协议等名称下的搜索设备资源。②视频预览、墙上打印、播放、多云、闹钟闪烁、地图屏幕监控等，可以随时从不同的监控点调出实时视频。③支持流式视频的转发、播放和下载，可以搜索和查看过去的视频数据。⑤管理员配置视频协议和摄像机IP，将视频数据连接到平台。

结束语

本文设计与实现了油田作业现场云端智能监控系统。针对现有监控系统架构方面的不足,本系统分为监控探头节点、流媒体服务节点、智能检测节点、异常统计节点和前端节点5大节点,并根据现场需求为每个节点设计相应的微服务,使之能够适应高并发、弹性拓展等能力,降低了系统的维护风险。针对于监控中缺少智能检测自动识别模块的问题,本系统提供标准的无差别的监控视频流服务,使之能够在不同的终端进行调阅播放,并在标准视频流的基础上引入基于深度学习的目标检测模型,从而能够对监控视频中的目标进行自动检测和识别,解决人力资源浪费的问题。未来将从系统流畅性、智能检测算法的准确性等方面进行改进。

参考文献

[1]程有为,于巾涛,董金平,苏宏伟,李婷玉,徐震,田枫,刘芳.油田作业现场智能视频监控系统[J].系统仿真技术,2019,17(02).

[2]王昆,曲直,施晓东,陈其帅.智能视频监控系统在海上油田的应用[J].天津科技,2019,48(02).

[3]张焕兰,肖明波.基于云端的无线智能锁系统设计与实现[J].软件导刊,2018,17(12):130-134+138.

[4]卢志福,李征璐,梁晨.油田电网智能辅助监控系统应用的实现[C]//.中国自动化学会华东六省一市学术年会论文摘要集.2018:21.

[5]许磊,张乃禄,陈晨,李伟强,郭向前.智能油田井场监控系统可靠性分析[C]//.第四届信息化创新克拉玛依国际学术论坛论文集,.2018:349-353.