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    基于視頻監(jiān)控的智能抄表技術研究

    2021-09-17 09:08:02
    中國新技術新產品 2021年13期
    關鍵詞:抄表讀數(shù)儀表

    李 學

    (中海油信息科技有限公司,廣東 深圳 518000)

    0 引言

    儀器儀表作為石油石化行業(yè)生產系統(tǒng)的終端單元,是工作人員監(jiān)測生產系統(tǒng)運行狀態(tài)的“眼睛”,數(shù)據(jù)的實時性和準確性起關鍵的作用[1]。目前在石油石化行業(yè),一些儀器儀表并沒有提供與計算機進行數(shù)據(jù)通信的接口,儀表抄表仍然使用傳統(tǒng)的人工抄表的方法,不可避免會存在以下問題。1)實時性差:石油石化生產系統(tǒng)占地面積普遍較大,而儀表的位置大多情況下分布較遠,人工抄表是依靠工作人員前往儀表現(xiàn)場抄表,完成一次全部抄表需要很長時間,儀表數(shù)據(jù)的實時性較差。2)誤差大:人工抄表得到的結果易受多種因素影響,例如人眼的觀測距離、觀測角度、長期重復性工作所帶來的視覺疲勞、視力下降以及抄表人員的工作認真態(tài)度等,這些主觀、客觀因素會對抄表結果帶來誤差。3)效率低:人工抄表的工作效率極低,難以滿足當前大量儀表需要抄表的要求,并且人眼觀察能力有限,人工抄表的精度低。4)人力成本高:人工抄表技術含量較低,但需要占用大量時間和精力,如遇須實時監(jiān)控儀表數(shù)據(jù)的情況時,則需要工作人員在生產現(xiàn)場值守,人力成本高。5)人員安全風險:在石油石化行業(yè),儀器儀表大多部署在防爆區(qū)域,易產生有毒有害氣體,對工作人員的身體健康及生命安全造成危害。

    因此,需要尋找一種高效準確的抄表方法,來解決上述問題。近些年,隨著模式識別、人工智能、圖像處理理論的飛速發(fā)展,計算機視覺的應用研究進展迅速,目前已成了一個相當活躍的研究領域,并且具有廣泛的應用前景。同時,網(wǎng)絡視頻監(jiān)控在石油石化行業(yè)生產單位中已成為重要的基礎設施,幾乎每個生產系統(tǒng)中都已建設了視頻監(jiān)控系統(tǒng),將計算機視覺技術結合視頻監(jiān)控系統(tǒng),應用于儀表自動抄表是一種十分有效的方法,同時可以為企業(yè)節(jié)約人力成本。

    1 需求分析

    針對石油石化行業(yè)某終端處理廠對主裝置區(qū)、脫碳區(qū)日常巡檢要求,提高巡檢效率、降低人員巡檢難度,設計建設一套智能抄表系統(tǒng),通過對需求的分析歸納,總結了以下7點需求:1)對終端處理廠內的指針式儀表和數(shù)顯Led儀表,系統(tǒng)能夠自動讀識儀表數(shù)據(jù)。2)單臺攝像機能夠識別多個儀表數(shù)據(jù)。3)針對存在部分遮擋和非線性畸變的儀表,須有較高的準確率。4)在系統(tǒng)監(jiān)控界面可以預覽全部儀表的實時數(shù)據(jù)和告警提示,對任意儀表,可以使用鼠標點擊查看詳細信息,包括當前數(shù)據(jù)值、報警閾值的上限和下限值。5)系統(tǒng)能夠查看儀表的報警記錄,包括時間、儀表名稱、報警信息、儀表照片、處理記錄和操作員。6)系統(tǒng)定時采集儀表數(shù)據(jù)并整理歸納,能夠按照人工巡檢抄表的報表模板自動生成巡檢記錄。7)系統(tǒng)能夠查看任意儀表的歷史數(shù)據(jù),能夠按照歷史數(shù)據(jù)查詢的起始和結束時間自動形成曲線圖,便于工作人員分析處置。

    2 實現(xiàn)原理

    儀表讀數(shù)自動識別過程中最重要的環(huán)節(jié)為儀表讀數(shù)自動判別,為實現(xiàn)自動化抄表的目標,現(xiàn)在大多通過計算機視覺的方式實現(xiàn)儀表讀數(shù)的自動判別。計算機視覺是一種非接觸式的感知方式,通過光學成像器件獲取觀察對象的圖像,并對真實環(huán)境的圖像進行解釋,從而得到信息結果。研究計算機視覺技術的目的是通過機器去觀測與分析圖像,期望達到模擬人眼識別的效果,同時利用機器不會產生類似于人的疲勞問題,達到高效巡檢的目的。該文主要通過攝像機拍攝儀表的實時圖像,通過光纜將圖像發(fā)送至智能抄表系統(tǒng),智能抄表系統(tǒng)對圖像進行預處理,通過相關組合算法對圖像特征進行提取和識別,獲得當前儀表的讀數(shù),將讀數(shù)值顯示在智能抄表系統(tǒng)中,并進行自動保存如圖1 所示[2]。

    圖1 實現(xiàn)原理介紹

    3 系統(tǒng)設計

    3.1 系統(tǒng)設計

    3.1.1 讀數(shù)過程設計

    系統(tǒng)讀數(shù)過程設計(圖2):1)圖像采集。通過視頻監(jiān)控系統(tǒng)的攝像機拍攝儀表的表盤圖像;2)圖像預處理。將采集的圖像進行儀表圖像傾斜校正、圖像去噪、圖像的形體學處理和圖像二值化處理,得到較清晰的表盤。3)圖像特征提取。對預處理后的圖像進行特征分析、定位分割和數(shù)字特征提取。圖像特征分為儀表盤特征和數(shù)據(jù)特征,儀表盤特征提取訓練用以識別并定位儀表,數(shù)據(jù)特征則用于智能識別儀表刻度數(shù)據(jù)。4)讀數(shù)識別。系統(tǒng)儀表分模擬儀表和數(shù)字儀表2種,其讀數(shù)識別方法和技術也不相同。模擬儀表:將指針儀表的指針角度轉換為數(shù)值; 數(shù)字儀表:將數(shù)顯LED儀表的數(shù)字圖像做圖片文字識別(OCR 識別),并轉換為數(shù)值。5)讀數(shù)錄入。進行系統(tǒng)字體識別,并將識別的儀表數(shù)據(jù)按指定格式和精度存入數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。6)數(shù)據(jù)展示。在系統(tǒng)中能夠查詢、顯示讀取的儀表數(shù)據(jù),支持歷史數(shù)據(jù)查詢、報表統(tǒng)計和圖表展示。

    圖2 系統(tǒng)讀數(shù)過程設計

    3.1.2 系統(tǒng)硬件設計

    3.1.2.1 系統(tǒng)硬件架構

    系統(tǒng)主要由前端采集子系統(tǒng)、網(wǎng)絡傳輸子系統(tǒng)和后端識別子系統(tǒng)組成,如圖3所示。

    圖3 系統(tǒng)硬件架構圖

    3.1.2.2 前端采集子系統(tǒng)

    (1)從系統(tǒng)綜合能效比來看,相比于加裝中間換熱器的地下水源熱泵系統(tǒng),地埋管地源熱泵系統(tǒng)具有較大的優(yōu)勢,空氣源熱泵系統(tǒng)次之,由此可知,加裝中間換熱器的地下水源熱泵系統(tǒng)作為該項目的冷熱源方案是最不節(jié)能的。

    前端采集子系統(tǒng)主要是在終端處理廠主裝置區(qū)、脫碳區(qū)的生產系統(tǒng)儀表安裝部署的視頻監(jiān)控系統(tǒng),抄表系統(tǒng)利用通信接口協(xié)議控制攝像機對準儀表,拍攝儀表表盤照片,實現(xiàn)對儀表數(shù)據(jù)的采集。

    3.1.2.3 網(wǎng)絡傳輸子系統(tǒng)

    終端處理廠預埋光纖,通過網(wǎng)絡把攝像機拍攝到的儀表實時視頻傳至中控室,后端識別子系統(tǒng)部署在中控室機房,使中控室能實時了解現(xiàn)場情況,并對視頻圖像進行處理、分析和識別。

    3.1.2.4 后端識別子系統(tǒng)

    后端識別子系統(tǒng)為整個儀表識別系統(tǒng)的核心,包括智能分析服務器、中心管理服務器、監(jiān)控工作站和大屏顯示系統(tǒng)。智能分析服務器可以對儀表照片進行預處理、分析、識別和讀取儀表的數(shù)據(jù),并存儲入數(shù)據(jù)庫系統(tǒng);同時,智能分析服務器還支持訓練樣本更新,再訓練再學習,支持模型自動更新。

    3.1.3 系統(tǒng)軟件設計

    3.1.3.1 總體框架

    系統(tǒng)總體軟件框架設計,如圖4所示。1)應用層。應用層采用模塊化設計,按照使用習慣定義,包括儀表巡檢界面一張圖、報表自動生產、歷史數(shù)據(jù)變化趨勢、系統(tǒng)管理和報警管理。2)存儲層。對圖像智能識別結果進行關系型數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)存儲,通過分庫分表技術,大幅度提升了系統(tǒng)的吞吐量及系統(tǒng)穩(wěn)定性,對高頻繁訪問數(shù)據(jù)進行Redis緩存,提升系統(tǒng)訪問數(shù)據(jù)速度。3)傳輸層:系統(tǒng)各層間通信和數(shù)據(jù)傳輸基于消息隊列遙測傳輸協(xié)議(MQTT),采用分布式消息隊列Kafka和AMQ方式進行。分布式消息隊列以生產者/消費者模式運作,生產者往指定的消息隊列插入消息,消費者實時監(jiān)聽隊列消息。4)感知層。在感知層可以接入視頻并且通過視頻智能分析提取視頻有用信息。

    圖4 軟件框架圖

    3.1.3.2 軟件功能設計

    3.1.3.2.1 儀表巡檢

    某陸地終端處理廠所涉及的50個儀表,按照儀表真實的位置布局還原,最大程度上還原工作人員的巡查習慣。

    3.1.3.2.2 報表管理

    某陸地終端處理廠所涉及的50個儀表,按照儀表巡檢表模板定制報表管理功能,系統(tǒng)可按照現(xiàn)有巡檢模板自動生成巡檢報告單。

    3.1.3.2.3 歷史數(shù)據(jù)

    生產系統(tǒng)運行過程中,儀表記錄的大量數(shù)據(jù)存儲到中系統(tǒng),巡檢人員自定義起始/結束時間,根據(jù)儀表數(shù)據(jù)的變化趨勢識別有用信息并做出相應的正確預測。

    3.1.3.2.4 報警記錄

    當采集的儀表數(shù)據(jù)超過設置的上限或下限值時,系統(tǒng)自動識別為報警記錄,并在右上角發(fā)出報警提示,用戶可單擊查看報警詳細信息和記錄照片,并做人工確認。

    3.1.3.2.5 系統(tǒng)管理

    系統(tǒng)管理包括儀表配置、攝像機預置位配置、設備信息配置、數(shù)據(jù)模型管理以及用戶及權限配置等。

    3.2 關鍵技術研究

    3.2.1 儀表存在陰影或局部遮擋的情況

    針對光照陰影的情況,通過光照平衡算法對采集圖像進行處理;針對存在立桿局部遮擋儀表表盤的情況,擴大儀表的數(shù)據(jù)集并通過圖像還原算法優(yōu)化采集儀表圖像,以提高儀表識別率和準確度。系統(tǒng)在安裝攝像頭階段已經(jīng)考慮過遮擋情況,不存在完全遮擋儀表或儀表指針的情況,因此指針刻度完全可通過圖像還原算法計算得出。

    3.2.2 非線性畸變校準

    對攝像機部署安裝角度無法垂直于儀表表盤的情況,擴大儀表的數(shù)據(jù)集并通過非線性畸變校準算法對儀表圖像進行三維對齊,以提高儀表識別率和準確度。實現(xiàn)非線性畸變,須預先對標準角度的儀表盤進行建模,然后將非垂直角度的儀表圖片映射到標準模型,以此得到垂直角度的儀表圖片。圖像在三維對齊過程中,儀表盤和儀表指針做的非線性畸變是完全相同的,所以對齊后的指針刻度高度可信。

    3.2.3 一機多表

    一機多表是指針對1臺攝像機需要識別多個儀表,通過圖像建模建立儀表盤模型,識別圖中多個儀表,進而讀取每個儀表刻度數(shù)據(jù)。一機多表同樣存在儀表表盤與攝像頭角度不垂直的情況,一機多表在讀取儀表數(shù)據(jù)時同樣需要進行三維對齊處理。另外系統(tǒng)維護人員會將攝像頭位置和儀表位置錄入系統(tǒng),用以驗證一機多表情況下讀取的儀表數(shù)據(jù)個數(shù)是否匹配。

    3.2.4 模型自動更新

    系統(tǒng)在設計階段設計并訓練了大量數(shù)據(jù)模型用于模式識別,這些初始模型采用的訓練樣本都是預先采集的,樣本數(shù)量有限且多為常規(guī)樣本,初始模型的識別能力有限,特別是針對非常規(guī)圖像的情況,例如遮擋位置或者偏斜角度未在訓練樣本中出現(xiàn)過。系統(tǒng)在運行過程中運維人員也會對識別結果適當進行人工干預,對識別數(shù)據(jù)進行校正。這些校正后的樣本會再次進入樣本庫,數(shù)據(jù)模型會對新產生的結果和人工修正后的樣本進行再訓練再學習,自動更新和升級模型。因此,系統(tǒng)運行越久,訓練樣本越多,識別能力越強。

    3.3 測試記錄

    基于上述外部條件和訓練模型,在肉眼可辨的條件下進行測試,測試100次,次數(shù)記錄見下表1,人工抄表及智能抄表對比見下表2。

    表1 測試情況記錄表

    表2 人工抄表與智能抄表的對比

    準確率為系統(tǒng)讀數(shù)識別精度控制在±5%以內(±a%=(ΔXm/Xm)×100%),其中,ΔXm為最大絕對誤差,Xm為儀表的基本量程。

    4 結論

    在石油石化行業(yè)中,基于現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能抄表技術研究,該文有效地結合生產系統(tǒng)中視頻監(jiān)控系統(tǒng)和智能圖像識別技術,將圖像識別智能抄表技術首次應用在石油石化行業(yè),并且實現(xiàn)了一機多表、非線性畸變和部分遮擋等復雜情況下儀表數(shù)據(jù)的準確識別。顯著提升了儀表數(shù)據(jù)的及時性,降低了現(xiàn)場巡檢的工作難度和安全風險,改善了巡檢人員的工作環(huán)境,實現(xiàn)人工抄表向智能抄表的跨越。

    此外,在研究過程中,發(fā)現(xiàn)攝像機被環(huán)境、光線因素影響較大,存在無法自動對焦導致畫面模糊而無法識別儀表數(shù)據(jù)的情況,后續(xù)在推廣應用時,可針對畫面模糊的儀表采用AI智能數(shù)據(jù)分析算法,有效推算出當前儀表數(shù)值。

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