視覺AI中臺在水利工程建設(shè)監(jiān)管中的設(shè)計與應(yīng)用

李萬林,程 洋,馬家林

(儀征市水利工程總隊,江蘇 揚州 211400)

0 引 言

視覺AI中臺作為人工智能技術(shù)在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用,目前正處于快速發(fā)展的階段。隨著算法和計算力的不斷發(fā)展,視覺AI中臺已在安防監(jiān)控、城市管理、工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療健康等多個領(lǐng)域得到推廣應(yīng)用[1]。基于智能識別和分析,能夠?qū)崿F(xiàn)人臉、車牌的辨認(rèn)等功能,用以提高監(jiān)控系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。在城市管理中,視覺AI中臺可用于交通監(jiān)管、環(huán)境監(jiān)測等方面[2]。例如,通過智能識別交通違章行為、監(jiān)測空氣污染情況等,提供數(shù)據(jù)支持和決策參考。在工業(yè)生產(chǎn)中,視覺AI中臺可用于質(zhì)量檢測、生產(chǎn)過程監(jiān)控等任務(wù)。通過深度學(xué)習(xí)算法,可智能查找產(chǎn)品缺陷并對其分類,可有效提高產(chǎn)品合格率。

目前,視覺AI技術(shù)在水利工程方面的研究現(xiàn)狀相對較少,但正在逐漸得到重視和拓展[3]。有學(xué)者將該技術(shù)用于水質(zhì)監(jiān)測中的圖像分析和污染物識別中。通過分析水體圖像可以判斷水質(zhì)指標(biāo)和污染來源,有助于水質(zhì)的實時監(jiān)控[4]。也有學(xué)者將視覺AI技術(shù)融入水資源管理系統(tǒng)研發(fā)中,進(jìn)行對水的利用與調(diào)度的智能化監(jiān)測和控制分析[5]。在水利工程建設(shè)監(jiān)管方面,僅利用視覺AI技術(shù)實現(xiàn)工人佩戴安全帽情況、建筑材料存放安全的識別等,其潛力和應(yīng)用前景巨大[6]。文章重點從水利工程建設(shè)監(jiān)管需求和挑戰(zhàn)入手,探尋與視覺AI技術(shù)相適配的突破口,進(jìn)行相應(yīng)中臺的框架設(shè)計分析,提出相應(yīng)數(shù)據(jù)集規(guī)劃與管理要點,提出4個視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控應(yīng)用方向,為推動視覺AI在水利行業(yè)的發(fā)展提供參考。

1 視覺AI中臺的概述

視覺AI中臺是一種基于人工智能和計算機(jī)視覺技術(shù)的平臺,旨在集中管理和運用視覺相關(guān)的人工智能算法和模型,實現(xiàn)不同應(yīng)用場景的視覺信息處理[7]。其核心任務(wù)是通過整合算法和模型資源,使得不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)能夠共享、復(fù)用和協(xié)同使用視覺AI的技術(shù)能力[8]。該中臺多用于處理和分析圖像、視頻等視覺數(shù)據(jù)。通常采用模塊化和可擴(kuò)展的架構(gòu),可以根據(jù)特定需求和場景進(jìn)行自定義配置和功能擴(kuò)展。通過將視覺AI技術(shù)與其他技術(shù)(如云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等)結(jié)合,視覺AI中臺可以實現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用和價值。它的工作原理通常涉及以下關(guān)鍵步驟:

1.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

先從不同的數(shù)據(jù)源收集視覺數(shù)據(jù),如圖像、視頻等。這些數(shù)據(jù)可以來自攝像頭、傳感器、存儲設(shè)備等。之后對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初篩,如圖像去噪、圖像增強(qiáng)、分辨率調(diào)整等,以獲得更好的數(shù)據(jù)信息。

1.2 特征提取與表示

在視覺AI中臺中,特征提取是一個關(guān)鍵的步驟。它涉及將圖像或視頻信息轉(zhuǎn)換為高維信息的過程。常用的特征提取方法包括傳統(tǒng)的計算機(jī)視覺技術(shù)(如SIFT、HOG等)以及基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等。

1.3 模型訓(xùn)練與優(yōu)化

在視覺AI中臺中,通常需要使用大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)和訓(xùn)練算法來構(gòu)建和訓(xùn)練模型。這些模型可以是用于分類、目標(biāo)檢測、人臉識別等任務(wù)的深度學(xué)習(xí)模型。模型的訓(xùn)練和優(yōu)化旨在通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的模式和特征,使模型能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行識別、分析和理解。

1.4 數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

在視覺AI中臺中,通過將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于新的視覺數(shù)據(jù),可以實現(xiàn)各種目標(biāo),如圖像分類、對象檢測、行為分析等。通過分析和解釋數(shù)據(jù),可以提取有用的信息和知識,以用于決策支持、安全監(jiān)控、智能交通、工業(yè)生產(chǎn)等各種應(yīng)用領(lǐng)域。

1.5 系統(tǒng)集成與部署

視覺AI中臺還需要進(jìn)行系統(tǒng)集成和部署。這包括將模型和算法嵌入到實際應(yīng)用中的過程,以實現(xiàn)實時或離線的視覺分析和智能決策。

2 水利工程建設(shè)監(jiān)管的需求與挑戰(zhàn)

2.1 水利工程建設(shè)監(jiān)管的特點

水利工程建設(shè)監(jiān)管具有復(fù)雜性、大規(guī)模性、周期性、安全性要求高、多方利益關(guān)聯(lián)和數(shù)據(jù)復(fù)雜性等特點。了解和考慮這些特點,對于合理安排監(jiān)管工作和提高監(jiān)管效果至關(guān)重要。

1)復(fù)雜性:水利工程建設(shè)涉及多個學(xué)科領(lǐng)域和專業(yè)技術(shù),包括水文水資源、結(jié)構(gòu)工程、土木工程、環(huán)境工程等方面的知識。由于工程的復(fù)雜性,監(jiān)管工作需要協(xié)調(diào)不同專業(yè)的專家和技術(shù)人員進(jìn)行綜合管理和評估。

2)大規(guī)模:水利工程通常涉及復(fù)雜的設(shè)備、工程結(jié)構(gòu)和施工過程。監(jiān)管的范圍廣泛,包括工程規(guī)劃設(shè)計、施工進(jìn)度、安全質(zhì)量管控等多個方面。要保證監(jiān)管的全面性和準(zhǔn)確性,需要投入大量的人力資源和技術(shù)手段。

3)長周期性:水利工程建設(shè)是一個長周期的過程,從規(guī)劃和設(shè)計到施工和驗收,每個階段都需要監(jiān)管和管理。在建設(shè)期間,工程的狀態(tài)和風(fēng)險都可能發(fā)生變化,需要持續(xù)的監(jiān)管和跟蹤。

4)安全性要求高:水利工程的安全性對生活和經(jīng)濟(jì)的影響非常重要。建設(shè)監(jiān)管需要重點關(guān)注工程的安全性和穩(wěn)定性,監(jiān)控關(guān)鍵要素如水位、水壓、裂縫、土壤穩(wěn)定性等,預(yù)防事故和減少損失。

5)多方利益關(guān)聯(lián):水利工程建設(shè)會影響多個利益相關(guān)者,包括政府部門、工程所有者、施工單位、環(huán)保組織、當(dāng)?shù)鼐用竦?。監(jiān)管工作需要平衡各方的利益和需求,確保公平、公正和可持續(xù)的建設(shè)。

6)數(shù)據(jù)復(fù)雜性:水利工程涉及大量的數(shù)據(jù),包括水文、地質(zhì)、氣象、環(huán)境等。監(jiān)管人員需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、整合和分析,以了解工程的狀態(tài)和問題,并做出合理的決策。

2.2 現(xiàn)有監(jiān)管方法的不足和局限性

現(xiàn)有的水利工程建設(shè)監(jiān)管方法存在人力資源投入大、數(shù)據(jù)處理效率低、信息交流困難、監(jiān)測覆蓋不全和缺乏智能化手段等不足和局限性。為了提高監(jiān)管效能和實現(xiàn)智能化監(jiān)管,需要借助新興技術(shù),如數(shù)字孿生、視覺AI和物聯(lián)網(wǎng)等,結(jié)合水利工程的特點,開展創(chuàng)新的監(jiān)管方法和工具的研發(fā)與應(yīng)用。

2.2.1 人力資源投入大

傳統(tǒng)的監(jiān)管方法通常需要大量的人力資源,包括監(jiān)管人員、專家和技術(shù)人員等。他們需要進(jìn)行現(xiàn)場巡查、數(shù)據(jù)采集、分析和報告等工作。然而,人力資源的投入有限,人為因素也容易引發(fā)誤判和遺漏。

2.2.2 數(shù)據(jù)處理效率低

水利工程監(jiān)管涉及大量的數(shù)據(jù),包括水文數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)、施工資料等。傳統(tǒng)方法依賴于工程人員結(jié)合經(jīng)驗分析這些數(shù)據(jù),耗時且容易出錯。數(shù)據(jù)處理效率低,可能導(dǎo)致信息延遲和決策滯后。

2.2.3 信息交流困難

傳統(tǒng)監(jiān)管方法中信息交流和溝通主要通過會議、報告和紙質(zhì)文檔進(jìn)行,這種方式通常會造成信息的滯后和傳遞的不準(zhǔn)確性。對于跨部門、跨地區(qū)的監(jiān)管工作,信息交流的困難程度加大。

2.2.4 缺乏智能化手段

傳統(tǒng)監(jiān)管方法相對缺乏自動化、信息化手段。這使得監(jiān)管結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性受到影響,同時也限制了監(jiān)管效率和效果的提升。

3 視覺AI中臺應(yīng)用案例

3.1 框架設(shè)計

視覺AI中臺在水利工程建設(shè)監(jiān)管中的框架設(shè)計通常包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、決策支持等模塊。數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取工程建設(shè)全過程的相關(guān)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以來自多個來源,如監(jiān)控傳感器、攝像頭、無人機(jī)等。數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行接收、存儲和管理,確保數(shù)據(jù)安全。數(shù)據(jù)處理模塊是視覺AI中臺的核心部分,用于對獲取的水利工程建設(shè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。它包括圖像與視頻處理、特征提取與表示、數(shù)據(jù)分析與模型訓(xùn)練、實時監(jiān)測與預(yù)警等子模塊。決策支持模塊是搭起數(shù)據(jù)分析結(jié)果與監(jiān)管決策之間的橋梁。它包括可視化展示、風(fēng)險評估與預(yù)測、智能決策與推薦、報告生成與共享等子模塊。整個框架設(shè)計旨在通過各模塊協(xié)同工作,實現(xiàn)對水利工程建設(shè)監(jiān)管的全面監(jiān)測、分析和決策支持。

3.2 數(shù)據(jù)集規(guī)劃與管理

視覺AI中臺在水利工程建設(shè)監(jiān)管中的數(shù)據(jù)集規(guī)劃、管理和維護(hù)方法至關(guān)重要。在開始建設(shè)監(jiān)管系統(tǒng)之前,需要規(guī)劃和確定需要收集和使用的數(shù)據(jù)集。這包括明確監(jiān)管目標(biāo)、確定監(jiān)測參數(shù)、確定數(shù)據(jù)采集頻率和采樣點位,并設(shè)定數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)和標(biāo)注需求。在數(shù)據(jù)采集階段,需要確定數(shù)據(jù)采集的來源和型式?？梢允褂脗鞲衅鳌⒈O(jiān)控攝像頭、無人機(jī)等設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,確保數(shù)據(jù)的覆蓋范圍和及時性。同時,還需要整合和集成多種類型的數(shù)據(jù),實現(xiàn)統(tǒng)一存儲和管理。同時,采集的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過預(yù)處理階段進(jìn)行清洗和處理,以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。數(shù)據(jù)集的維護(hù)和更新是一個持續(xù)的過程。需要定期維護(hù)和更新數(shù)據(jù)集,包括追蹤新的數(shù)據(jù)源、添加新的標(biāo)注數(shù)據(jù)、修正錯誤的標(biāo)注等。這有助于保持?jǐn)?shù)據(jù)集的準(zhǔn)確性和真實性。并且在數(shù)據(jù)集管理過程中,需要重視數(shù)據(jù)使用權(quán)限及傳輸過程的安全,對于涉及地域、建筑物等需保密的信息,還應(yīng)進(jìn)行隱私保護(hù)。數(shù)據(jù)集管理可以鼓勵數(shù)據(jù)共享和合作,促進(jìn)多方間的數(shù)據(jù)交流和合作。這有助于拓展數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性,提高監(jiān)管系統(tǒng)的整體效果和效益。

3.3 視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控應(yīng)用案例

在水利工程建設(shè)中,視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控可以多角度、全天候地監(jiān)測施工現(xiàn)場的情況,及時發(fā)現(xiàn)并處理施工過程中的問題和隱患。在應(yīng)用視覺AI中臺進(jìn)行視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控時,需要確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)的安全性。同時,還需要與相關(guān)管理部門進(jìn)行密切合作,共同建立監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)和流程,確保監(jiān)管工作的順利進(jìn)行。視覺AI中臺在水利工程建設(shè)監(jiān)管中的設(shè)計和應(yīng)用可以包括以下幾個方面。

1)智能識別和分析:視覺AI中臺可以通過深度學(xué)習(xí)算法,識別和分析施工現(xiàn)場的各種對象、人員、設(shè)備等,判斷是否符合安全規(guī)范和施工要求。比如,可以識別工地內(nèi)是否有越界行為,是否有人員未佩戴安全帽等。

2)實時監(jiān)控與預(yù)警:視覺AI中臺可以將監(jiān)控畫面實時傳輸?shù)奖O(jiān)控中心或相關(guān)管理部門,實現(xiàn)對工程建設(shè)施工現(xiàn)場的遠(yuǎn)程實時監(jiān)控。同時,通過人工智能算法可以預(yù)警,及時發(fā)現(xiàn)施工現(xiàn)場的異常行為和事故風(fēng)險,提供預(yù)警信息和處理建議。

3)數(shù)據(jù)存儲和分析:視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)可以通過視覺AI中臺對監(jiān)控數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和分析。通過對大量監(jiān)控數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析,可以發(fā)現(xiàn)施工現(xiàn)場的隱患點、提高施工效率、改進(jìn)施工方式等。

4)遠(yuǎn)程指揮和調(diào)度:視覺AI中臺可以實現(xiàn)對工地現(xiàn)場的場外指揮和調(diào)度。通過遠(yuǎn)程監(jiān)控和智能識別,可以對施工過程中的問題進(jìn)行快速定位和處理,減少人為干預(yù)的誤差和延誤。

4 展 望

視覺AI中臺在水利工程建設(shè)監(jiān)管中,具有智能識別和分析的優(yōu)勢。其利用深度學(xué)習(xí)算法對施工現(xiàn)場進(jìn)行智能識別和分析,可以準(zhǔn)確判斷安全規(guī)范和施工要求的符合情況,從而實現(xiàn)對施工過程的實時監(jiān)控和預(yù)警。目前,視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控結(jié)合視覺AI中臺可以實現(xiàn)對水利工程建設(shè)建筑施工現(xiàn)場的多角度、全天候監(jiān)測,無論是白天還是夜晚,都能提供高質(zhì)量的監(jiān)控畫面,確保監(jiān)管的全面性和準(zhǔn)確性。未來視覺AI中臺在水利工程建設(shè)監(jiān)管中有著廣闊的發(fā)展前景,但也面臨一些挑戰(zhàn)。尤其在使用視覺AI中臺進(jìn)行視頻聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控時,需要注意隱私和安全保護(hù)的問題,對敏感信息進(jìn)行處理和保護(hù),防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和濫用?？傊?未來視覺AI中臺在水利工程建設(shè)監(jiān)管中的發(fā)展方向需要結(jié)合實際需求和技術(shù)進(jìn)步,不斷提高應(yīng)用的準(zhǔn)確性、智能性和效率。這將為水利工程建設(shè)的安全管理和監(jiān)管提供更加可靠與高效的技術(shù)支持。