視頻智能分析在酒鋼安全生產(chǎn)中的應用

汪貴明，裴國兵，劉曉景

（1.酒泉鋼鐵（集團）有限責任公司信息自動化分公司，甘肅 嘉峪關 735100；2.甘肅鋼鐵職業(yè)技術學院，甘肅 嘉峪關 735100）

1 前言

酒鋼信息自動化公司于2016 年投資建設了視頻監(jiān)控平臺，目前平臺上監(jiān)控視頻點數(shù)已達500 多個，本部廠區(qū)單位監(jiān)控視頻點數(shù)共計2000 多個，如果所有視頻通過人工進行監(jiān)控，工作量巨大，同時因監(jiān)控人員精力有限、易疲倦，導致工作效率低下且存在監(jiān)控遺漏的風險。

在現(xiàn)有監(jiān)控平臺基礎上，公司于2020 年建設了視頻智能分析系統(tǒng)，結合后端服務器，新建的智能分析系統(tǒng)，實現(xiàn)了對視頻監(jiān)控平臺中任意監(jiān)控視頻的智能分析和實時告警。

2 視頻智能分析系統(tǒng)設計原則

本系統(tǒng)設計采用先進、安全、可靠的技術，確保系統(tǒng)建成后成為具有國內先進水平、實用可靠、經(jīng)濟合理的智能分析輔助系統(tǒng)[1-2]。

2.1 先進性

在保證開放性和實用性原則的基礎上，采用先進的人臉抓拍、人臉比對、深度學習算法、熱成像、立體視覺等技術，使其發(fā)揮最佳的集成效果，保證在相當長一段時間內系統(tǒng)整體處于先進水準。

2.2 安全性

系統(tǒng)設計充分考慮多級安全防范措施，包括加密傳輸、身份認證等多種方法組合防護，考慮樣本上傳方式及數(shù)量、初步模型下發(fā)方式及類型、組網(wǎng)架構等元素，根據(jù)不同的需要進行不同的安全等級設計，最大限度地保護系統(tǒng)的自身安全。

2.3 可靠性

系統(tǒng)設計時不僅考慮所采用系統(tǒng)設備的先進性，而且更重要的是考慮系統(tǒng)設備的適用性與方案的可靠性，使其長期地發(fā)揮其功效。

2.4 經(jīng)濟性

方案設計充分考慮已建系統(tǒng)情況，在滿足擬建系統(tǒng)要求的前提下復用現(xiàn)有前端設備及管理系統(tǒng)，保護投資。

2.5 擴展性

為提高算法識別效率及準確率，系統(tǒng)支持算法迭代，通過部署后的系統(tǒng)獲取現(xiàn)場樣本，以人工修整方式在AI 開放平臺進行算法迭代升級。

3 視頻智能分析系統(tǒng)組成

系統(tǒng)整體架構圖如圖1 所示，包括AI 開放平臺、實現(xiàn)素材的標定、算法的智能訓練三個部分；智能硬件包括AI 開放平臺和GPU 智能分析設備，可加載相關智能算法，實現(xiàn)隱患智能分析。

圖1 視頻智能分析系統(tǒng)整體架構圖

智能視頻分析系統(tǒng)組成：由前端設備攝像機、網(wǎng)絡傳輸線路、網(wǎng)絡交換設備、后臺分析設備、監(jiān)控中心管理系統(tǒng)組成。

3.1 架構說明

智能分析輔助系統(tǒng)通過對接入的編碼資源進行實時分析，實現(xiàn)輔助決策的系統(tǒng)功能實時告警及各系統(tǒng)聯(lián)動等業(yè)務功能；部署計算設備及算法設備管理軟件，實現(xiàn)對實時視頻、歷史數(shù)據(jù)的智能分析，輔助判斷功能。

3.2 系統(tǒng)優(yōu)勢

3.2.1 開放平臺

支持AI 算法模型文件直接導入到邊緣設備，如IPC、NVR 等產(chǎn)品，能夠通過軟件定義設備，更具有場景適應性和靈活性。

在算法迭代時，邊緣設備的算法模型升級只需模型文件導入即可，無需設備固件整體升級，能夠保障業(yè)務的平滑過渡。

在設備端進行邊緣計算，可有效提升業(yè)務的相應速度，節(jié)約網(wǎng)絡帶寬，提升數(shù)據(jù)的安全性。

3.2.2 低成本

本系統(tǒng)改變了過往傳統(tǒng)的AI 開發(fā)模式，專門面向零基礎非專業(yè)人士，僅需要一臺能夠連接互聯(lián)網(wǎng)的普通PC 電腦和Web 頁面操作就可以完成AI算法開發(fā)，大幅降低AI 開發(fā)門檻和投入成本。

3.2.3 安全可靠

提升用戶的運營管理效率。通過AI 優(yōu)化用戶業(yè)務流程，但不會觸碰用戶的核心數(shù)據(jù)、隱私數(shù)據(jù)、商業(yè)模式等機密信息，僅需要相關的圖片素材進行算法訓練。算法訓練完畢后，算法模型還可選擇重新部署于用戶的數(shù)據(jù)中心，不會造成用戶業(yè)務數(shù)據(jù)泄露。

3.2.4 迭代優(yōu)化

除了提供AI 開放平臺這一算法訓練創(chuàng)新工具外，還可協(xié)助搭建業(yè)務應用落地的軟件平臺，使實驗室算法走向行業(yè)落地，打破應用與算法的壁壘，算法與素材的屏障，解決AI 開發(fā)“最后一公里”的問題，推動應用快速上線，保障算法持續(xù)迭代更新。

4 視頻智能分析系統(tǒng)建設內容

4.1 硬件利舊部分

本項目智能分析檢測算法所分析檢測的視頻源分兩部分（新建和利舊），一部分為現(xiàn)有已建前端攝像機，通過調整安裝位置及視角達到檢測要求實現(xiàn)，另一部分根據(jù)實際需求架設。

4.2 硬件新增部分

4.2.1 前端設備

本項目智能分析檢測算法所分析檢測的視頻源分為新建前端攝像機和已有前端攝像機。

無組織排放監(jiān)測。增加7 臺雙光譜大焦距云臺攝像機對廠區(qū)進行高空覆蓋，實現(xiàn)基于可見光的排放監(jiān)測及煙霧識別，基于熱成像的全廠區(qū)火點識別。

移動類攝像機。增加20 套移動類攝像機，一方面可實現(xiàn)臨時性監(jiān)控需求，一方面可就固定點位攝像機無法覆蓋的區(qū)域進行監(jiān)視布控，為后端智能分析算法提供理想條件的視頻源。

更換不符合條件的已有其他固定點位攝像機，包括模擬攝像機、720 P 及以下分辨率攝像機，部分損壞及成像質量不佳的點位。

顯示設備。安全管理處室增加顯示系統(tǒng)，包括解碼器1 臺，監(jiān)視器4 臺，接入新建系統(tǒng)網(wǎng)絡，由本地客戶端實現(xiàn)本區(qū)域顯示內容的控制。

4.2.2 后端設備及算法

智能分析設備及算法。包括3 類智能分析設備：一是常規(guī)算法分析設備，二是人臉比對分析設備，三是專用算法分析設備。

本項目涉及以下7 類算法：人數(shù)超限算法、區(qū)域入侵算法、未授權人告警、離崗檢測算法、勞動防護器具檢測、火點檢測、無組織排放算法模型。

軟件部署服務器。利用私有云平臺，部署業(yè)務平臺軟件，實現(xiàn)系統(tǒng)人機交互界面服務，設備管理、算法調度等功能。3 臺服務器利用集團公司私有云資源。

業(yè)務平臺軟件。增加業(yè)務管理平臺軟件，實現(xiàn)系統(tǒng)人機交互界面服務，設備管理、算法調度等功能。

5 智能分析系統(tǒng)實現(xiàn)的功能及智能應用設計

5.1 危險區(qū)域人數(shù)超限告警

對煉鋼轉爐爐前平臺、動力廠天然氣站等需要限制人員數(shù)量的區(qū)域，進行區(qū)域內人數(shù)智能分析，人數(shù)超限則告警提示，中控室人員根據(jù)告警信息進行相關處置。

AI 智能人員密度筒型攝像機，由白光變焦筒機與高性能GPU 模塊組成，內嵌深度學習算法。通過檢測人頭肩特征，實時統(tǒng)計設定區(qū)域內的人員數(shù)量，輸出當前區(qū)域實時人數(shù)及擁堵等級，后端應用軟件可設置人數(shù)上限；也可前端設備使用已建的現(xiàn)有設備，后端部署分析服務器加載智能算法來實現(xiàn)。

5.2 危險區(qū)域人員入侵告警

對煉鋼液態(tài)金屬調運區(qū)域、運轉設備運行區(qū)域內、設置電子圍欄區(qū)域內等嚴禁人員進入的區(qū)域內進行人員入侵告警，現(xiàn)場可增加警示燈或語音提示，第一時間告知人員退出區(qū)域[3-4]。

開啟周界防范（越界偵測、區(qū)域入侵），系統(tǒng)將對視頻做實時檢測，一旦偵測到目標入侵用戶設置的警戒線/區(qū)域，且深度學習算法判定入侵的目標為人/車目標時，系統(tǒng)自動產(chǎn)生報警。

5.3 未授權人員進入告警

對限制人員進入的高危險區(qū)域內進行智能分析，通過面部識別判斷是否為授權備案的作業(yè)人員，否則告警提示。

后端分析設備獲取實時碼流，對視頻中的人臉進行抓拍建模，與庫內名單庫照片進行比對，相似值低于閾值的產(chǎn)生告警至應用平臺。

5.4 重點監(jiān)控崗位人員脫崗告警

對中控室、消防控制室等國家明確規(guī)定24 h 值守的重點崗位進行視頻分析，當崗位人員脫崗后開始計時，超過限定閾值時開始告警。當系統(tǒng)檢測到關鍵區(qū)域的工作人數(shù)少于設定人數(shù)時告警。

5.5 勞動防護器具穿戴使用告警

對重點危險場所、重大危險源等，需要確認人員是否穿戴安全勞保用具，如未佩戴安全帽、未按要求穿著工作服等，告警提示。

基于視頻的安全帽佩戴檢測算法，運用先進的深度學習技術，基于高性能硬件平臺，對視頻畫面中工作人員是否佩戴安全帽、制服行為進行檢測，在未佩戴安全帽及未穿著制服的工作人員進入特定區(qū)域后發(fā)出告警。

5.6 火災監(jiān)測告警

對重點危險場所，重大危險源以及重點消防區(qū)域，發(fā)現(xiàn)明火或者濃煙時，產(chǎn)生告警。

獲取現(xiàn)場明火或者濃煙時的圖片視頻，在AI開放平臺進行算法訓練開發(fā)，將開發(fā)完成的算法模型部署至智能分析設備。系統(tǒng)檢測到上述情況時，客戶端實現(xiàn)告警功能。

5.7 無組織排放監(jiān)測告警

在公司廠區(qū)范圍內選擇若干高點架設全景紅外熱成像雙目攝像機，實現(xiàn)廠區(qū)無死角監(jiān)測，出現(xiàn)煙氣排放超標以及無組織排放時，產(chǎn)生告警。

通過可見光的方式進行排放煙霧的檢測，需要從排放量上區(qū)分正常排放和異常排放，通過AI 開放平臺的分類模式，標定區(qū)分兩種狀態(tài)，進行算法模型的訓練部署。

通過熱成像的方式，捕捉排放時煙霧的溫度，同時對煙霧的大小進行區(qū)分識別。攝像機選擇雙光譜熱成像云臺[5-6]。

6 平臺的建設

6.1 安全生產(chǎn)管理平臺

Infovision iWork-Safety 安全生產(chǎn)管理平臺，采用以視頻為核心的物聯(lián)網(wǎng)技術，結合行為分析、人臉識別等AI 技術，實現(xiàn)軟硬件資源的統(tǒng)一調度管理。

AI 模型管理。AI 模型管理主要提供AI 模型下載、模型管理、模型下發(fā)、AI 分析任務下發(fā)等功能，通過高級參數(shù)配置，也可提供AI 模型的自動下載、設備模型自動升級、素材自動上傳的功能。

6.2 短信預警平臺

建立短信平臺客戶端，連接內部多種應用系統(tǒng)，自動接收通過軟件接口推送過來的告警內容，通過規(guī)則比對，將短信息發(fā)送給相應管理者手機。

6.3 消防管理平臺

安全生產(chǎn)管理平臺對接消防報警系統(tǒng)，消防報警匯總至安全生產(chǎn)管理平臺，調動攝像頭進行視頻采集，判斷真實性后向短信平臺進行推送。

7 結語

本系統(tǒng)在酒鋼個別廠礦進行了試點性應用，從運行一年來的情況看，基本達到了對酒鋼生產(chǎn)過程中的隱患進行實時監(jiān)控，對于“科技興安”“落實企業(yè)安全生產(chǎn)主體責任”具有重要價值和意義，同時，對于其他冶金企業(yè)推進安全生產(chǎn)管理信息化建設，提升安全生產(chǎn)管理信息化輔助管理水平，具有一定的借鑒意義。