基于視頻分析技術(shù)的井場重點位置安全預(yù)警研究

陳曉明 王傳平 王旭 李英杰 孟亮 王佳佳 崔新強(qiáng)

1新疆油田分公司采氣一廠

2青海油田采油五廠

石油產(chǎn)業(yè)屬于我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展過程中的支柱產(chǎn)業(yè)，引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)有利于推動我國石油產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。在石油生產(chǎn)作業(yè)的過程中，由于生產(chǎn)工藝相對較為復(fù)雜，設(shè)備的數(shù)量以及種類較多，工作人員的數(shù)量也較多，具有一定的危險性，因此井場出現(xiàn)安全風(fēng)險問題的概率相對較高[1-2]。如何對井場內(nèi)的安全風(fēng)險行為進(jìn)行識別并及時糾正具有重要意義[3-4]。

目前，國內(nèi)外針對井場的安全預(yù)警問題進(jìn)行了廣泛的研究。劉志坤等[5]對鉆井過程中的危險源進(jìn)行了全面的識別，提出了井場生產(chǎn)作業(yè)過程中的監(jiān)控措施。研究表明，鉆井作業(yè)過程中的安全風(fēng)險可以分為靜態(tài)風(fēng)險以及動態(tài)風(fēng)險兩種類型，通過構(gòu)建監(jiān)控系統(tǒng)可以對鉆井過程中的風(fēng)險問題進(jìn)行有效識別。張乃祿等[6]提出了基于物聯(lián)網(wǎng)的井場監(jiān)控措施，通過對井場中的安全風(fēng)險進(jìn)行全面的識別，提出了基于層次分析方法的安全風(fēng)險問題監(jiān)控措施，可以對設(shè)備的運(yùn)行情況、運(yùn)行狀態(tài)以及生產(chǎn)作業(yè)情況進(jìn)行實時監(jiān)控，進(jìn)而使得井場生產(chǎn)作業(yè)的安全性得到了全面提高。慈興華等[7]針對井場生產(chǎn)作業(yè)過程中最常見的安全風(fēng)險問題，提出了不安全行為的辨識方法，可以對大量不安全行為進(jìn)行有效預(yù)警，對違章操作行為進(jìn)行全面的監(jiān)管，通過及時糾正工作人員操作行為，使工作人員的技能水平以及安全意識得到提升，這也是提高企業(yè)安全監(jiān)管效果的重要措施。

針對目前井場生產(chǎn)作業(yè)過程中的安全問題，提出了一種基于視頻監(jiān)控的安全預(yù)警措施，在對視頻監(jiān)控技術(shù)以及井場重點位置安全預(yù)警技術(shù)進(jìn)行全面介紹及構(gòu)建的基礎(chǔ)上，對所提出的方法進(jìn)行實例驗證，為提高我國井場生產(chǎn)作業(yè)的安全生產(chǎn)提供了技術(shù)參考。

1 視頻分析技術(shù)

1.1 工作原理

通過引進(jìn)圖像處理以及模式識別等各種類型智能化技術(shù)，對井場內(nèi)的各種目標(biāo)進(jìn)行全面檢測及識別，對工作人員的行為進(jìn)行統(tǒng)計以及報警[8-9]。但由于井場的結(jié)構(gòu)相對較為復(fù)雜，攝像頭的安裝存在一定的位置局限，在視頻圖像中工作人員可能會出現(xiàn)遮擋問題，很難對其進(jìn)行全面的跟蹤以及監(jiān)測，因此將工作人員頭肩位置作為最基本的特征部位，通過頭肩部位的變化情況，分析工作人員行為[10]。智能化形式的視頻分析分為多個步驟，包括圖像處理、目標(biāo)檢測及跟蹤、目標(biāo)行為分析等，具體的智能視頻分析步驟如圖1 所示。

（1）目標(biāo)檢測方法。通過引入背景減除的措施，對前景的目標(biāo)進(jìn)行提取。所謂的背景減除技術(shù)主要是通過對當(dāng)前圖像以及背景圖像進(jìn)行全面地差分，對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行合理檢測。在使用背景減除技術(shù)的過程中，可以獲取相對較為完整的特征數(shù)據(jù)，其靈敏度以及精度都相對較高，性能表現(xiàn)相對較好[11-12]。進(jìn)行目標(biāo)檢測的流程可以分為離線訓(xùn)練以及在線檢測兩個方面，兩方面的流程如圖2 所示。

圖2 目標(biāo)檢測流程Fig.2 Target detection process

（2）目標(biāo)跟蹤方法。在進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的過程中，引入時間效率相對較好的最近鄰匹配數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)，使用Kalman 濾波器對目標(biāo)的行為進(jìn)行建模。對于已經(jīng)存在的目標(biāo)行為軌跡，通過使用最近鄰匹配的措施，將Kalman 濾波器預(yù)測的位置與實際的監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行全面對比以及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析。假設(shè)出現(xiàn)了匹配錯誤問題，則需要將實際的監(jiān)測結(jié)果作為實際的觀測量，并對目標(biāo)軌跡進(jìn)行更新；否則可以使用Kalman 濾波器得到的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行軌跡更新。如果系統(tǒng)中不存在用于軌跡匹配的目標(biāo)，則需要初始化該目標(biāo)的軌跡，該目標(biāo)需要參與到下一幀的最近鄰匹配中。

1.2 系統(tǒng)構(gòu)成

視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要由六部分構(gòu)成：攝像頭、硬盤、監(jiān)視器、行為分析服務(wù)器、工作站以及廣播設(shè)備，其組成結(jié)構(gòu)如圖3 所示。攝像頭主要是對井場內(nèi)的視頻資料進(jìn)行全面的采集；硬盤主要是對井場內(nèi)的視頻監(jiān)控資料進(jìn)行儲存；監(jiān)視器主要是對攝像頭采集的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示；行為分析服務(wù)器屬于整個監(jiān)控系統(tǒng)的核心，可以對各種視頻資料進(jìn)行智能化的處理[13]；工作站主要是對目標(biāo)行為的分析結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計，并結(jié)合井場運(yùn)行的實際情況，對目標(biāo)行為以表格的形式呈現(xiàn)，在出現(xiàn)違規(guī)操作時需要通過圖形界面進(jìn)行報警，還可以對報警資料進(jìn)行記錄；廣播設(shè)備主要是接受工作站的控制，在出現(xiàn)突發(fā)問題后，可以及時發(fā)出緊急廣播，同時，還可以在日常生產(chǎn)作業(yè)時播放安全提示信息。根據(jù)應(yīng)用場地類型的不同，視頻分析系統(tǒng)以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之間也存在一定的差異性視頻。分析系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 視頻分析系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of the video analysis system

（1）重點監(jiān)控位置的視頻分析技術(shù)。針對機(jī)房、鉆臺等位置進(jìn)行目標(biāo)行為監(jiān)控，每個位置處需要配備兩個攝像頭，分別處于每個位置的兩側(cè)，攝像頭采集1/2 場地面積的視頻圖像。

（2）重點防護(hù)位置的視頻分析技術(shù)。針對循環(huán)罐、場地等位置進(jìn)行目標(biāo)行為監(jiān)控，每個位置處需要配備一個攝像頭，采集這些區(qū)域內(nèi)目標(biāo)的行為信息。

（3）視頻分析訓(xùn)練。視頻的分析訓(xùn)練是在離線模式下進(jìn)行，訓(xùn)練所使用的圖像信息需要提前進(jìn)行錄制，訓(xùn)練所使用的算法配置在服務(wù)器以及工作站內(nèi)。

1.3 特點及優(yōu)勢

基于視頻分析技術(shù)的井場重點位置安全預(yù)警措施主要具有五大應(yīng)用特點以及優(yōu)勢：

（1）在前端設(shè)備中，只配備了攝像頭以及廣播設(shè)備，其建設(shè)成本相對較低，對于老舊井場也可以使用該種類型的技術(shù)。

（2）通過進(jìn)行報警提示以及播放安全提示信息，井場管理水平得到提升，井場內(nèi)安全監(jiān)督人員的工作強(qiáng)度有所降低。

（3）對重點區(qū)域內(nèi)所有工作人員進(jìn)行全面的行為識別分析，管理人員可以全面了解工作人員的工作情況信息。

（4）對于風(fēng)險事件可以發(fā)出警告，突發(fā)事件的應(yīng)急處理效率得到提升。

（5）整個系統(tǒng)的開放性相對較強(qiáng)，配置相對較為簡潔，進(jìn)行組網(wǎng)操作較為靈活[14]。

2 井場重點位置安全預(yù)警

2.1 井場特點分析

近些年來，我國大量的油氣田逐漸被發(fā)現(xiàn)，但是對油氣田的地理位置進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，其所處的位置相對較為偏僻，對其進(jìn)行安全管理的難度相對較大；同時，盡管我國井場內(nèi)配備了安全監(jiān)督人員，但是在進(jìn)行人為監(jiān)督的過程中，非常容易受到個人意愿的影響[15]。我國目前信息化領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展較快，在這種背景下，如何使井場內(nèi)工作更加安全高效成為一項重要工作?？偨Y(jié)發(fā)現(xiàn)，我國井場主要具有四大特點：①所處的地理位置相對較為偏僻，單個油田的井場較為分散，對其進(jìn)行管理的難度相對較大；②井場周圍的自然環(huán)境相對較為艱苦，工作人員難以進(jìn)行長期的駐守；③部分井場的基礎(chǔ)配置并不全面，信息的傳輸存在一定問題；④井場的開放性較強(qiáng)，容易出現(xiàn)人員闖入問題。為了保障井場生產(chǎn)作業(yè)的安全性，建立完善的視頻監(jiān)控系統(tǒng)并配置視頻分析技術(shù)十分必要。

2.2 系統(tǒng)構(gòu)成

基于視頻分析技術(shù)的井場重點位置安全預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計如圖4 所示。該預(yù)警系統(tǒng)由五大模塊組成：視頻采集模塊、視頻分析模塊、監(jiān)控報警模塊、語音播報模塊以及信息顯示模塊。視頻分析模塊需要與視頻采集模塊以及監(jiān)控報警模塊相互連接，對視頻采集模塊得到的視頻信息進(jìn)行全面分析，將分析結(jié)果傳輸?shù)奖O(jiān)控報警模塊。監(jiān)控報警模塊需要與井場內(nèi)的攝像頭、語音播報模塊以及信息顯示模塊相互連接，對井場內(nèi)的情況進(jìn)行全面監(jiān)控，了解工作人員的工作狀況，在出現(xiàn)緊急問題后，可以發(fā)出提示信息。

圖4 基于視頻分析技術(shù)的井場重點位置安全預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計Fig.4 Design of a safety early warning system for key locations on wellsites based on video analysis technology

2.3 安全預(yù)警方法

（1）吸煙行為預(yù)警方法。根據(jù)井場生產(chǎn)作業(yè)的基本要求，在井場內(nèi)嚴(yán)禁吸煙。我國大多數(shù)的石油企業(yè)對于吸煙行為會給予嚴(yán)厲的懲戒，因此，對井場重點區(qū)域范圍內(nèi)的吸煙行為進(jìn)行合理識別十分重要[16]。在這一方面，可以對香煙以及著火點的圖像進(jìn)行全面的特征分析，同時，還需要對抽煙動作進(jìn)行合理的特征識別。例如對手臂的變動規(guī)律以及打火機(jī)的打火行為進(jìn)行識別，最終對吸煙行為進(jìn)行判斷，隨著判斷條件的逐漸提升，其辨識結(jié)果的準(zhǔn)確度必然會大幅提升。

（2）非法入侵預(yù)警方法。對于整個井場而言，工作人員可以根據(jù)安全等級的不同，對整個井場進(jìn)行合理的區(qū)域劃分，對于部分安全管理規(guī)定相對較高的區(qū)域，需要進(jìn)行入侵識別，在發(fā)現(xiàn)可疑人員以及未經(jīng)授權(quán)的車輛進(jìn)入到這些區(qū)域時，需要對目標(biāo)進(jìn)行自動識別、標(biāo)識入侵的類型，并及時發(fā)出報警，以便工作人員前去處置[17]。事實上，入侵檢測技術(shù)已經(jīng)相對較為成熟，在安防領(lǐng)域的應(yīng)用較廣。其主要的原理就是將Kalman 濾波與Mean Shift 跟蹤算法相互結(jié)合，對運(yùn)動的目標(biāo)進(jìn)行全面跟蹤，該種類型的檢測方法對于闖入行為的識別率相對較高。在對井場進(jìn)行視頻監(jiān)控的過程中，需要在入侵檢測的基礎(chǔ)上，通過應(yīng)用其他方法，查看車輛的授權(quán)信息。在這一方面，視頻分析系統(tǒng)主要是通過查看車輛的通行證或者作業(yè)證，確定車輛是否為授權(quán)車輛，如果檢測不到這些特殊的標(biāo)識，則證明車輛為非法入侵車輛。在系統(tǒng)發(fā)出報警以后，工作人員需要前去對車輛進(jìn)行有效處理。

（3）勞動保護(hù)預(yù)警方法。在井場安全生產(chǎn)作業(yè)的過程中，勞動保護(hù)屬于一項非常重要的保護(hù)措施。通過對井場進(jìn)行全面分析可以發(fā)現(xiàn)，其危險點的數(shù)量相對較多。假設(shè)工作人員不穿戴相關(guān)的勞保用品，受到傷害的可能性較大。所謂的勞保用品主要是膠皮手套以及工作服等，如果工作人員的皮膚直接暴露在空氣之中，與有毒物質(zhì)接觸以后，非常容易出現(xiàn)中毒[18]。針對勞動保護(hù)問題，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，可以對勞保用品進(jìn)行建模。如果在井場內(nèi)發(fā)現(xiàn)未穿戴相關(guān)勞保用品的工作人員，系統(tǒng)會及時發(fā)出報警，并對問題進(jìn)行全面記錄。事實上，各種類型勞保用品的檢測識別原理基本類似，以安全帽為例，主要可以通過對安全帽的顏色以及形狀進(jìn)行全面的判斷以及定位，同時，通過對安全帽與工作人員的空間關(guān)系，就可以判斷工作人員是否正確佩戴安全帽。

（4）高處作業(yè)預(yù)警方法。根據(jù)相關(guān)規(guī)定，當(dāng)作業(yè)高度超過2 m 時就可以被認(rèn)定為高處作業(yè)。在井場內(nèi)，設(shè)備的數(shù)量相對較多，管架的數(shù)量也相對較多，部分生產(chǎn)作業(yè)需要工作人員在高于2 m 的位置處進(jìn)行維護(hù)以及修理，其危險性相對較高[19]。在進(jìn)行登高作業(yè)的過程中，為了全面保障工作人員的健康安全，需要配備安全帶，工作人員也需要佩戴安全帽，如有必要，需要進(jìn)行監(jiān)督保護(hù)。在引入視頻分析系統(tǒng)以后，首先需要對人體進(jìn)行識別，對所處的高度進(jìn)行判斷。當(dāng)工作人員所處的高度高于2 m時，攝像頭需要對目標(biāo)進(jìn)行不斷地抓拍，直到高處作業(yè)結(jié)束。同時，通過對作業(yè)人員進(jìn)行信息查詢，可以分析工作人員是否辦理了高處作業(yè)證件；通過對安全帽以及安全帶進(jìn)行分析，可以及時了解是否出現(xiàn)了違規(guī)作業(yè)問題，如果出現(xiàn)該種類型的問題，則需要立即發(fā)出報警。

（5）動火作業(yè)預(yù)警方法。在井場生產(chǎn)作業(yè)的過程中，大量設(shè)備的連接需要采用焊接工藝。焊接過程中需要進(jìn)行動火作業(yè)，這屬于井場內(nèi)重要的風(fēng)險防范項目。目前，針對井場內(nèi)的動火作業(yè)問題，石油行業(yè)已經(jīng)給出了相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)要求，施工單位需要根據(jù)相關(guān)程序進(jìn)行實際作業(yè)[20]。在動火作業(yè)預(yù)警方面，主要可以對火焰進(jìn)行識別，了解是否出現(xiàn)了動火作業(yè)，在發(fā)現(xiàn)動火作業(yè)以后，需要對其進(jìn)行全面的拍攝以及識別，對動火作業(yè)的相關(guān)信息進(jìn)行保存及上傳，以便監(jiān)督人員進(jìn)行查看。同時，通過對動火作業(yè)的時間以及地點信息進(jìn)行查詢，可以及時了解工作人員是否辦理了動火作業(yè)證件。另一方面，通過視頻分析技術(shù)，還可以檢查動火作業(yè)的過程中是否采取了合理的保護(hù)措施，例如作業(yè)范圍內(nèi)是否存在滅火器等，如果發(fā)現(xiàn)火點散落在周圍物體上且出現(xiàn)了冒煙行為，則需要立即發(fā)出報警，以防止井場內(nèi)出現(xiàn)火災(zāi)問題。

3 安全預(yù)警效果分析

在我國某石油井場內(nèi)搭建了基于視頻分析技術(shù)的井場重點位置安全預(yù)警系統(tǒng)，進(jìn)行效果檢測。檢測實驗所使用的主機(jī)CPU 為AMD FX-8350 處理器，主頻為4 GHz，內(nèi)存為12 GB。為了對檢測效果進(jìn)行評價，將檢測率、虛警率以及檢測時間作為整個系統(tǒng)的評價指標(biāo)。檢測率以及虛警率的計算公式如式（1）和（2）所示。

式中：P檢為檢測率，%；P虛為虛警率，%；TP為正確判斷的正樣本的數(shù)量；FP為錯誤判斷的負(fù)樣本的數(shù)量；FN為錯誤分類的正樣本數(shù)量。

對吸煙行為、非法入侵、勞動保護(hù)、高處作業(yè)以及動火作業(yè)等五種類型的內(nèi)容分別進(jìn)行50 次實驗，實驗結(jié)果如表1 所示。

表1 檢測效果Tab.1 Test result

通過對檢測結(jié)果進(jìn)行全面分析可以發(fā)現(xiàn)，基于視頻分析技術(shù)的井場重點位置安全預(yù)警系統(tǒng)可靠性較強(qiáng)，可以對井場內(nèi)的行人目標(biāo)進(jìn)行全面的檢測，對于風(fēng)險問題的識別率相對較高，吸煙風(fēng)險行為的識別率達(dá)到了100%，五種類型風(fēng)險問題整體識別率達(dá)到了96%。在虛警率方面，由于勞動保護(hù)的檢測相對較為復(fù)雜，所以其虛警率達(dá)到了10%，但是對于所有的風(fēng)險問題，其虛警率僅為6%。在檢測時間方面，該系統(tǒng)可以對風(fēng)險問題進(jìn)行快速識別以及檢測，五種類型風(fēng)險問題的平均檢測時間僅為0.107 8 s，識別速度較快。通過分析可以發(fā)現(xiàn)，基于視頻分析技術(shù)的井場重點位置安全預(yù)警系統(tǒng)可以對井場內(nèi)的風(fēng)險問題進(jìn)行快速地識別判斷，這對于保障井場的生產(chǎn)作業(yè)安全十分重要。

4 結(jié)論

為了提高井場生產(chǎn)作業(yè)的安全性，首先對視頻分析技術(shù)進(jìn)行了理論分析，根據(jù)井場生產(chǎn)作業(yè)的基本特點，建立了基于視頻分析技術(shù)的井場重點位置安全預(yù)警系統(tǒng)，通過實例驗證，證明了其可行性及先進(jìn)性。

（1）對于我國大多數(shù)的油氣田而言，其所處的位置相對較為偏僻，對其進(jìn)行安全管理的難度較大，盡管我國井場內(nèi)配備了安全監(jiān)督人員，但是在進(jìn)行人為監(jiān)督的過程中，非常容易受到個人意愿的影響，因此建立基于視頻分析技術(shù)的井場重點位置安全預(yù)警系統(tǒng)十分必要。

（2）在對井場重點位置進(jìn)行安全預(yù)警的過程中，主要是對井場內(nèi)的吸煙行為、非法入侵、勞動保護(hù)、高處作業(yè)以及動火作業(yè)等進(jìn)行預(yù)警，其預(yù)警系統(tǒng)主要由視頻采集模塊、視頻分析模塊、監(jiān)控報警模塊、語音播報模塊以及信息顯示模塊等五部分構(gòu)成。

（3）基于視頻分析技術(shù)的井場重點位置安全預(yù)警系統(tǒng)可靠性較強(qiáng)，對于風(fēng)險問題的識別率較高。所有五種類型風(fēng)險問題的識別率達(dá)到了96%，對于所有的風(fēng)險問題其虛警率僅為6%，五種類型風(fēng)險問題的平均檢測時間僅為0.107 8 s，識別速度較快，未來可以在我國各油田推廣使用。