CN111986051A - 一种实现加油站设备安全监管的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种实现加油站设备安全监管的方法，包括：S1：使用监控系统采集加油站加油机区域的视频图像获得实时视频流数据，再将实时视频流数据传输给算法平台子系统；S2：使用算法平台子系统将获取的实时视频流数据进行算法分析和AI识别得到加油机区域识别结果；S3：通过算法平台子系统判断加油机区域识别结果是否正常；若加油机区域识别结果正常，则返回S1；若加油机区域识别结果异常，则获取加油机区域异常识别结果，并将加油机区域异常识别结果传输至物联网设备；S4：物联网设备通过RS232串口通信及时发送命令给加油机停止出油并报警；S5：使用物联网设备获得当前加油机数据，并将当前加油机数据实时发送至云端进行计算和保存。

Description

一种实现加油站设备安全监管的方法
技术领域
本发明涉及计算机领域中的人工智能领域、图形图像技术，具体涉及一种实现加油站设备安全监管的方法。
背景技术
目前，加油站设备数据采用手写登记抄录形式进行数据采集和管理，同时加油站采集数据信息通常不能及时准确上报加油站上级部门和领导，造成数据延迟，分析数据可靠性和及时性出现严重问题，以及设备故障问题不能及时发现和处理，造成更严重后果。
如，加油区加油机设备出现漏油、明火、冒烟、油泵故障等突发情况时，加油机需要进行人工处理停油操作。
如，油罐区潜油泵出现油气回收故障，加油站不能及时排查问题原因。
如，静电报警器在卸油过程中是否正常，静电检测数据是否正常，静电报警器是否断电都需要每日人工进行耗时检查。
如，液位仪设备数据卸油前和卸油后都需要及时抄录数据进行三方核对，存档数据都为纸质版，数据上报不及时，液位仪数据显示异常也不能被及时发现，通常在加油站员工巡检时才会发现，处理问题不及时容易造成严重后果。
加油站配电房配电箱和发电机出现老化、短路、火花不能及时确定出现问题的位置。
针对这些问题，有必要设计一种实现加油站设备安全监管的系统及方法，以满足加油站工作人员及管理人员对于加油站设备进行安全管理。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是目前加油站设备数据采集还使用手写登记抄录形式，采集的数据信息通常不能及时准确上报加油站上级部门和领导，不能保证数据的可靠性和及时性的问题，以及设备故障问题不能及时发现和处理的问题。目的在于提供一种实现加油站设备安全监管的方法，解决上述背景技术中遇到的问题。
本发明通过下述技术方案实现：
一种实现加油站设备安全监管的方法，包括：
S1：使用监控系统采集加油站加油机区域的视频图像获得实时视频流数据，再将实时视频流数据传输给算法平台子系统；
S2：使用算法平台子系统将获取的实时视频流数据进行算法分析和AI识别得到加油机区域识别结果；
S3：通过算法平台子系统判断加油机区域识别结果是否正常；若加油机区域识别结果正常，则返回S1；若加油机区域识别结果异常，则获取加油机区域异常识别结果，并将加油机区域异常识别结果传输至物联网设备；
S4：物联网设备通过RS232串口通信及时发送命令给加油机停止出油并报警；
S5：使用物联网设备获得当前加油机数据，并将当前加油机数据实时发送至云端进行计算和保存。
本发明为了解决加油区加油机设备断电或设备中各部件故障，如加油机显示屏故障、读卡器故障、油枪故障、油泵故障等问题能被及时发现和处理，采用内置物联网设备，通过设备串口实时检测加油机各部件状态和数据，通过TCP长连接方式，实时发送数据到云端，及时了解各设备状态，进行故障报警和数据保存。本发明同时通过加油站摄像头人工智能图像识别技术，如加油机油枪拖地算法识别、加油机周围区域火焰识别、冒烟识别，识别检测到对应加油机油管拖地、出现火焰、冒烟等情况，物联网设备通过串口通信及时发送命令给加油机停止出油，使加油区域尽可能的降低风险和危害等级。本发明可通过加油机实时传递加油数据，进行加油机设备加油次数，加油量，设备使用率分析，可预测加油机老化，设备故障概率，提前做好预防措施。
进一步地，一种实现加油站设备安全监管的方法，S5中所述当前加油机数据包括但不限于加油量、加油状态数据。
进一步地，一种实现加油站设备安全监管的方法，所述加油机区域异常识别结果包括识别出火焰、烟雾、油管拖地。
进一步地，一种实现加油站设备安全监管的方法，还包括通过监控系统获取配电箱区域视频图像并将其通过算法平台子系统进行算法分析和AI识别得到配电箱区域识别结果；若配电箱区域识别结果异常，则通过物联网设备获取配电箱区域异常识别结果，并产生异常报警信号；同时物联网设备获得配电箱电压数据和电流数据，并将电压数据和电流数据实时发送至云端进行计算和保存。
配电房中配电箱和发电机采用物联网串口协议进行通信，避免强电对弱电的干扰，实时检测配电箱和发电机的状态电压和电流，保证配电箱和发电机的工作状态正常。出现异常情况可实时报警处置。
进一步地，一种实现加油站设备安全监管的方法，所述配电箱区域异常识别结果包括识别出火焰、烟雾、线路故障。
进一步地，一种实现加油站设备安全监管的方法，还包括：
使用物联网设备获得潜油区油泵状态数据，并将潜油区油泵状态数据实时发送至云端进行监测，若监测出异常，则发生报警并形成报警记录存储在云端；所述潜油区油泵状态数据包括油泵工作电压、油泵工作温度、油泵出油量。
罐区潜油泵物联网设备实时获取潜油泵工作电压，工作温度，出油量等数据，并将潜油泵工作电压，工作温度，出油量等数据实时发送到云端，可及时提醒加油站潜油泵工作温度是否过高，工作电压是否正常，出油量是否正常等问题。
潜油区油泵停止工作时，通过物联网设备实时发送加油站后端，加油站可立即采取紧急措施，及时排除危险情况，避免财产损失。
进一步地，一种实现加油站设备安全监管的方法，还包括：
使用物联网设备获得静电报警器状态数据，并将静电报警器状态数据实时发送至云端进行监测，若监测出异常，则发生报警并形成报警记录存储在云端；所述静电报警器状态数据包括静电报警器电压、静电报警器工作状态。
静电报警器结合物联网设备串口设备通信技术，实时获取静电报警器的电压是否正常，静电报警器是否正常工作。静电检测装置获取的静电检测数值、报警器是否正常在线等数据实时通过网络传输数据到云端，进行静电报警器的实时监测，同时发生报警及时报告加油站和加油站上级公司，形成报警记录存储在云端。保证数据的及时全面和安全。
静电报警器在加油站进行卸油作业时，实时监测静电报警器的工作情况是否正常，静电检测是否工作，避免在卸油状态下的高危情况不正常作业，同时将静电检测数据实时发送到加油站后台云端作为证据数据实时保存。
进一步地，一种实现加油站设备安全监管的方法，还包括：
使用液位仪结合物联网设备通过串口通信实时获取加油站油罐状态数据、液位仪通信状态数据，并将加油站油罐状态数据、液位仪通信状态数据实时传输至云端，实时检测卸油过程中油罐的卸油量、油罐温度，同时油罐温度设定温度上限，到达油罐温度上限后通过互联网及时报警到加油站，采取相应措施，保证油罐的安全；所述油罐状态数据包括：油罐体积、油罐空容、油面高度、水面高高、油罐温度。
液位仪结合物联网设备通过串口通信实时获取加油站各油罐体积、空容、油面高度、水面高高、油罐温度、液位仪通信状态等数据实时传输到云端，加油站卸油过程中可实时检测卸油过程油罐的卸油量。可供云端数据与形成的三方核对进行数据校验，对卸油流程中的数量验收环节进行核对。实时检测油罐温度，保证加油站油罐安全，同时油罐温度设定温度上限，到达油罐温度上限后通过互联网及时报警到加油站，采取相应措施，保证油罐的安全。避免如以往的液位仪保存为纸质数据，同时上报数据具有极大的延时性，不能及时发现问题。采用该发明可及时发现问题，同时进行报警处置。
相较于加油站现存液位仪数据通过每次卸油前和卸油后抄录一次在纸质数据作为保存证据存档，并一周提交一次到加油站上级公司，该发明可以实时记录液位仪数据，并上传到云端，可在加油站和加油站上级公司实时查看液位仪数据，同时数据记录信息完整，卸油时卸油情况也能及时反馈记录，保证数据准确性。同时作为证据也不会存在人为修改的风险。同时液位仪数值出现异常，可以及时报警到加油站进行处理。
配电房中配电箱和发电机采用物联网设备通过串口协议进行通信，避免强电对弱电的干扰，实时检测配电箱和发电机的状态电压和电流，保证配电箱和发电机的工作状态正常。出现异常情况可实时报警处置。
进一步地，一种实现加油站设备安全监管的方法，所述S2中算法分析和AI识别包括：加油机油管拖地算法识别、加油机周围区域火焰识别、冒烟识别。
进一步地，一种实现加油站设备安全监管的方法，所述S5具体为：使用物联网设备，实时检测加油机各部件状态和数据，通过串口协议获得检测数据，并通过TCP网络传输方式，将检测数据实时发送至云端进行保存。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
1、本发明可将加油机加油数据实时传输到云端，对每台加油机使用率进行统计，同时对于加油机发生故障如：加油机油泵不出油、空转，加油机油管拖地，加油区出现明火等情况及时关闭加油机，避免出现重大危险发生。
2、本发明可通过物联网实时监测加油站配电箱的电压、电流情况，同时通过摄像头冒烟算法、火花算法实时监测配电箱的情况，能及时发送配电箱电压电流情况，出现异常情况及时发送报警到加油站，避免加油站发生重大危险情况。
3、本发明对于加油站的电器设备区域实时检测和报警是十分必要的，该发明可通过物联网设备实时监测加油站配电箱的电压、电流情况，同时通过摄像头冒烟算法、火花算法实时监测配电箱的情况，实时发送配电箱电压电流情况，出现异常情况发送报警到加油站，避免加油站发生重大危险情况。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为加油机物联网设备、AI识别运行流程图。
图2为潜油区油泵与物联网设备工作流程图。
图3为静电报警器与物联网设备工作流程图。
图4为液位仪与物联网设备工作流程图。
图5为配电箱与物联网设备工作流程图。
图6为扁平卷积的方式提取特征向量示意图。
图7为ReLU激励函数计算示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例
如图1～5所示，本发明一种实现加油站设备安全监管的方法，包括：
S1：使用监控系统采集加油站加油机区域的视频图像获得实时视频流数据，再将实时视频流数据传输给算法平台子系统；
S2：使用算法平台子系统将获取的实时视频流数据进行算法分析和AI识别得到加油机区域识别结果；
S3：通过算法平台子系统判断加油机区域识别结果是否正常；若加油机区域识别结果正常，则返回S1；若加油机区域识别结果异常，则获取加油机区域异常识别结果，并将加油机区域异常识别结果传输至物联网设备；
S4：物联网设备通过RS232串口通信及时发送命令给加油机停止出油并报警；
S5：使用物联网设备获得当前加油机数据，并将当前加油机数据实时发送至云端进行计算和保存。
S5中所述当前加油机数据包括但不限于加油量、加油状态数据。
所述加油机区域异常识别结果包括识别出火焰、烟雾、油管拖地。
所述方法还包括通过监控系统获取配电箱区域视频图像并将其通过算法平台子系统进行算法分析和AI识别得到配电箱区域识别结果；若配电箱区域识别结果异常，则通过物联网设备获取配电箱区域异常识别结果，并产生异常报警信号；同时物联网设备获得配电箱电压数据和电流数据，并将其实时发送至云端进行计算和保存。
所述配电箱区域异常识别结果包括识别出火焰、烟雾、线路故障等。
所述方法还包括：
使用物联网设备获得潜油区油泵状态数据，并将潜油区油泵状态数据实时发送至云端进行监测，若监测出异常，则发生报警并形成报警记录存储在云端；所述潜油区油泵状态数据包括油泵工作电压、油泵工作温度、油泵出油量。
所述方法还包括：
使用物联网设备获得静电报警器状态数据，并将静电报警器状态数据实时发送至云端进行监测，若监测出异常，则发生报警并形成报警记录存储在云端；所述静电报警器状态数据包括静电报警器电压、静电报警器工作状态。
所述方法还包括：
使用液位仪结合物联网设备通过串口通信实时获取加油站油罐状态数据、液位仪通信状态数据，并将加油站油罐状态数据、液位仪通信状态数据实时传输至云端，实时检测卸油过程中油罐的卸油量、油罐温度，同时油罐温度设定温度上限，到达油罐温度上限后通过互联网及时报警到加油站，采取相应措施，保证油罐的安全；
所述油罐状态数据包括：油罐体积、油罐空容、油面高度、水面高高、油罐温度。
所述方法所述S2中算法分析和AI识别包括：加油机油管拖地算法识别、加油机周围区域火焰识别、冒烟识别。
所述S5具体为：使用物联网设备，实时检测加油机各部件状态和数据，通过串口协议获得检测数据，并通过TCP网络传输方式，将检测数据实时发送至云端进行保存。
配电箱区域和加油机区域的火焰、烟雾的识别，均使用冒烟算法与火焰算法，冒烟算法与火焰算法采用的基本模型相同，只是训练的源数据不同可以训练出特定的识别目标。冒烟算法与火焰算法采用GoogLeNet/CNN算法模型，前期采用大量数据进行训练，对图像进行目标区域检测和标记，提取目标区域，采用扁平卷积的方式提取特征向量，如图6所示。卷积计算之后进行池化操作，池化操作(3x3)堆叠在一起，卷积、池化后的尺寸相同，将通道相加，一方面增加了网络的宽度，另一方面也增加了网络对尺度的适应性。网络卷积层中的网络能够提取输入的每一个细节信息，同时5x5的滤波器也能够覆盖大部分接受层的的输入。还可以进行一个池化操作，以减少空间大小，降低过度拟合。在这些层之上，在每一个卷积层后都要做一个ReLU操作，以增加网络的非线性特征。
本发明冒烟算法与火焰算法用到的ReLU激励函数计算示意图，如图7所示：
激励函数的作用就是将多个线性输入转换为非线性的关系。如果不使用激励函数，神经网络的每层都只是做线性变换，即使是多层输入叠加后也还是线性变换。通过使用激励函数引入非线性因素后，使神经网络的表示能力更强了。
通过损失函数告诉预测结果相比目标结果是好还是坏。在多种情况下，我们会给出模型训练的样本数据和目标数据，损失函数即是比较预测值与给定的目标值之间的差异使用L2正则损失函数(即欧拉损失函数)：
L2正则损失函数是预测值与目标差值的平方和，公式如下：
Figure BDA0002665556620000071
当对L2取平均值，就变成均方误差(MSE，mean squared error)，公式如下：
Figure BDA0002665556620000072
本发明冒烟算法与火焰算法使用了L2正则损失函数，在目标值附近有很好的曲度，离目标越近收敛越慢，使算法具有更高的识别准确性。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种实现加油站设备安全监管的方法，其特征在于，包括：
S1：使用监控系统采集加油站加油机区域的视频图像获得实时视频流数据，再将实时视频流数据传输给算法平台子系统；
S2：使用算法平台子系统将获取的实时视频流数据进行算法分析和AI识别得到加油机区域识别结果；
S3：通过算法平台子系统判断加油机区域识别结果是否正常；若加油机区域识别结果正常，则返回S1；若加油机区域识别结果异常，则获取加油机区域异常识别结果，并将加油机区域异常识别结果传输至物联网设备；
S4：物联网设备通过RS232串口通信及时发送命令给加油机停止出油并报警；
S5：使用物联网设备获得当前加油机数据，并将当前加油机数据实时发送至云端进行计算和保存。
2.根据权利要求1所述的一种实现加油站设备安全监管的方法，其特征在于，S5中所述当前加油机数据包括但不限于加油量、加油状态数据。
3.根据权利要求1所述的一种实现加油站设备安全监管的方法，其特征在于，所述加油机区域异常识别结果包括但不限于火焰识别结果、烟雾识别结果、油管拖地识别结果。
4.根据权利要求1所述的一种实现加油站设备安全监管的方法，其特征在于，还包括通过监控系统获取配电箱区域视频图像并将其通过算法平台子系统进行算法分析和AI识别得到配电箱区域识别结果；若配电箱区域识别结果异常，则通过物联网设备获取配电箱区域异常识别结果，并产生异常报警信号；同时物联网设备获得配电箱电压数据和电流数据，并将电压数据和电流数据实时发送至云端进行计算和保存。
5.根据权利要求4所述的一种实现加油站设备安全监管的方法，其特征在于，所述配电箱区域异常识别结果包括识别出火焰、烟雾、线路故障。
6.根据权利要求1所述的一种实现加油站设备安全监管的方法，其特征在于，还包括：
使用物联网设备获得潜油区油泵状态数据，并将潜油区油泵状态数据实时发送至云端进行监测，若监测出异常，则发生报警并形成报警记录存储在云端；所述潜油区油泵状态数据包括油泵工作电压、油泵工作温度、油泵出油量。
7.根据权利要求1所述的一种实现加油站设备安全监管的方法，其特征在于，还包括：
使用物联网设备获得静电报警器状态数据，并将静电报警器状态数据实时发送至云端进行监测，若监测出异常，则发生报警并形成报警记录存储在云端；所述静电报警器状态数据包括静电报警器电压、静电报警器工作状态。
8.根据权利要求1所述的一种实现加油站设备安全监管的方法，其特征在于，还包括：
使用液位仪结合物联网设备通过串口通信实时获取加油站油罐状态数据、液位仪通信状态数据，并将加油站油罐状态数据、液位仪通信状态数据实时传输至云端，实时检测卸油过程中油罐的卸油量、油罐温度，同时油罐温度设定温度上限，到达油罐温度上限后通过互联网及时报警到加油站，采取相应措施，保证油罐的安全；
所述油罐状态数据包括：油罐体积、油罐空容、油面高度、水面高高、油罐温度。
9.根据权利要求1所述的一种实现加油站设备安全监管的方法，其特征在于，所述S2中算法分析和AI识别包括：加油机油管拖地算法识别、加油机周围区域火焰识别、冒烟识别。
10.根据权利要求1所述的一种实现加油站设备安全监管的方法，其特征在于，所述S5具体为：使用物联网设备，实时检测加油机各部件状态和数据，通过串口协议获得检测数据，并通过TCP网络传输方式，将检测数据实时发送至云端进行保存。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN101533551A (zh) * 2009-04-03 2009-09-16 中国安全生产科学研究院 加油站安全监控预警与应急管理系统及其方法
CN110490124A (zh) * 2019-08-15 2019-11-22 成都睿晓科技有限公司 一种智能化的加油站现场服务与风险管控系统
CN111432182A (zh) * 2020-04-29 2020-07-17 上善智城(苏州)信息科技有限公司 一种加油站卸油场所安全监管方法及系统

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