CN113129567A - 石油工程井场视频智能分析及预警管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于石油工程井场信息处理技术领域，尤其涉及一种石油工程井场视频智能分析及预警管理系统。该视频智能分析及预警管理系统可实时发现安全隐患以及违章行为，从而减少安全事故的发生，实现智能化监控的技术效果。该石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，包括有：分布设置在各石油工程井场处的井场实时预警系统以及地区监控中心；多个井场实时预警系统与地区监控中心通过INTERNER网络建立通信互联关系；其中，井场实时预警系统由多个高清摄像机、边缘计算设备以及用以建立高清摄像机与边缘计算设备之间通信连接关系的交换机构成；地区监控中心包括有光纤存储交换机、视频运维平台服务器、GPU计算服务器、存储阵列。
Description
技术领域
该发明属于石油工程井场信息处理技术领域，尤其涉及一种石油工程井场视频智能分析及预警管理系统。
背景技术
为满足石油工程井场安全生产的要求，需要在井场现场配备安全生产视频监控系统。通过该安全生产视频监控系统实时提供的井场工作直观图像，可辅助工作人员完成安全生产管理、管控工作，及时纠正违章、防范操作风险并实现问题源头的追溯。
例如：专利号201811353427.4的文献中即公开了一种井场远程决策支持系统及方法，该系统包括服务器和显示器，服务器包括存储模块、通讯模块、数据处理模块、数据服务模块和数据分析模块；数据处理模块用于对初始数据信息进行数据处理，得到处理数据信息；数据服务模块用于根据远程终端的指令提供与处理数据信息对应的数据服务；数据分析模块用于对处理数据信息进行分析，并将分析结果发送至所述远程终端；显示器用于展示数据服务对应的处理数据信息。
然而，发明人发现，受井场所处地理环境、工作条件以及气候变化等因素的影响，传统视频监控系统还需进行后期人工干预，监督检测效率低下且图像干扰噪声较大，不利于提高安全生产效率以及完成主动预防和控制工作，因此亟待本领域技术人员提供一种自动化程度更高、自动识别效果更好的视频智能分析及预警管理系统。
发明内容
本发明提供了一种石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，该视频智能分析及预警管理系统可实时发现安全隐患以及违章行为，从而减少安全事故的发生，实现智能化监控的技术效果。
为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：
石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，包括有：
分布设置在各石油工程井场处的井场实时预警系统以及地区监控中心；多个井场实时预警系统与地区监控中心通过INTERNER网络建立通信互联关系；
其中，井场实时预警系统由多个高清摄像机、边缘计算设备以及用以建立高清摄像机与边缘计算设备之间通信连接关系的交换机构成；
地区监控中心包括有光纤存储交换机、视频运维平台服务器、GPU计算服务器、存储阵列。
进一步的，还包括有：
与地区监控中心通信互联的远程监控中心云平台；所述远程监控中心云平台中配置有远程模型训练云平台。
较为优选的，所述边缘计算设备配置有芯片型号为intel xeon silver、内核数为10、线程为20的处理器单元，至少4个容量为32GB的内存单元，容量为4TB的硬盘存储单元，至少3个芯片型号为RTX 2080、容量为8GB的图像处理单元；至少3个容量为8GB的显示存储单元。
优选的，井场实时预警系统中还包括有现场电源设备；所述现场电源设备选用额定容量不小于3KVA的在线式UPS现场电源。
优选的，井场实时预警系统中还包括有声光报警单元。
较为优选的，所述视频运维平台服务器配置有芯片型号为intel xeon silver、内核数为10、线程为20的处理器单元，至少4个容量为32GB的内存单元，容量为4TB的硬盘存储单元，至少3个芯片型号为RTX 2080、容量为8GB的图像处理单元；至少3个容量为8GB的显示存储单元。
较为优选的，所述GPU计算服务器配置有芯片型号为intel xeon platinum、内核数为56、线程为112的处理器单元，至少12个容量为32GB的内存单元，容量为4TB的硬盘存储单元，至少12个芯片型号为RTX 2080、容量为8GB的图像处理单元；至少3个容量为8GB的显示存储单元。
可选择的，所述存储阵列选用基于san网络存储、配置有双控制器、至少50个额定容量为1.2TB的SAS硬盘。
本发明提供了一种石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，该视频智能分析及预警管理系统包括井场实时预警系统、INTERNER网络、地区监控中心等结构，井场实时预警系统进一步由多个高清摄像机、边缘计算设备以及用以建立高清摄像机与边缘计算设备之间通信连接关系的交换机构成，地区监控中心则包括有光纤存储交换机、视频运维平台服务器、GPU计算服务器、存储阵列。具有上述结构特征的石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，其通过信息化分析手段，智能识别人员行为、作业环境等安全隐患并及时提醒，保证井场现场安全的在控、可控，为远程诊断、应急指挥、辅助决策提供帮助。
附图说明
图1为本发明提供的一种石油工程井场视频智能分析及预警管理系统的结构示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，该视频智能分析及预警管理系统可实时发现安全隐患以及违章行为，从而减少安全事故的发生，实现智能化监控的技术效果。
实施例一
如图1所示，本发明提供了一种石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，该视频智能分析及预警管理系统包括有井场实时预警系统、地区监控中心以及INTERNER网络三大结构部分；其中，井场实时预警系统分布设置在各石油工程井场处，用于实现对石油工程井场现场本体智能识别（智能识别包括有安全着装、电子围栏、人员倒地、安全带佩戴、人员撤离、接打手机、抽烟等常规违纪事项）；地区监控中心则通过INTERNER网络与多个井场实时预警系统建立起互联通信关系，用以实现后端集中行为分析。
实施例二
如实施例一中所记载，本发明提供了一种石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，该视频智能分析及预警管理系统包括有井场实时预警系统、地区监控中心以及INTERNER网络三大结构部分；其中，井场实时预警系统分布设置在各石油工程井场处，用于实现对石油工程井场现场本体智能识别（智能识别包括有安全着装、电子围栏、人员倒地、安全带佩戴、人员撤离、接打手机、抽烟等常规违纪事项）；地区监控中心则通过INTERNER网络与多个井场实时预警系统建立起互联通信关系，用以实现后端集中行为分析。
如图1所示，而井场实时预警系统中进一步由多个高清摄像机、边缘计算设备以及用以建立高清摄像机与边缘计算设备之间通信连接关系的交换机构成。值得注意的是，作为配置在井场现场的井场实时预警系统的核心，边缘计算设备用于实现对事件零延迟实时监控、实时分析以及实时报警联动；因此，作为本发明一种较为优选的实施方式，边缘计算设备选取如下配置：芯片型号为intel xeon silver、内核数为10、线程为20的处理器单元，至少4个容量为32GB的内存单元，容量为4TB的硬盘存储单元，至少3个芯片型号为RTX2080、容量为8GB的图像处理单元；至少3个容量为8GB的显示存储单元。
除此之外，边缘计算设备中加载有若干控制软件，例如：区域实时监控、异常事件预警等边缘数据计算内容；在此主要以软件系统架构为主进行介绍。具体的，边缘计算设备根据实际工作需要可细化分为以下五层，即接口层、应用层、支撑层、数据层、基础设施层。其中，接口层可分为：用户界面和对外接口。用户界面则进一步包含登录页面、注册页面、主页面、用户信息设置页面、报警声音设置页面、违规图片查询页面、报警信息统计页面、人数统计页面、图片标注页面、人形检测训练页面、标记禁区页面、行为检测训练页面、历史视频检测页面标注物缺失检测页面等14个页面；对外接口是与其他设备进行数据交互的接口。应用层：包括用户信息管理、系统报警设置、报警信息管理、违规图片管理、违规报警、人员统计、人形检测模型训练、行为检测模型训练、历史视频检测等应用。支撑层：为搭建该Web预警系统所用到的支撑组件包含Web服务器框架Flask、网页前端框架Bootstrap、数据库MySql以及Python各种库。数据层：分为两部分数据——MySql数据库和服务器存储数据。MySql数据库中有7个关系型数据表，包括用户信息、报警声音、报警信息、人数统计、禁区信息、历史检测信息、标注物信息；服务器存储数据包括违规图片、统计信息数据表格、训练样本图片、报警声音文件、历史视频文件。基础设施层：包括硬件服务器、Ubuntu16.04操作系统、网络环境等等。
实施例三
如实施例一中所记载，本发明提供了一种石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，该视频智能分析及预警管理系统包括有井场实时预警系统、地区监控中心以及INTERNER网络三大结构部分；其中，井场实时预警系统分布设置在各石油工程井场处，用于实现对石油工程井场现场本体智能识别（智能识别包括有安全着装、电子围栏、人员倒地、安全带佩戴、人员撤离、接打手机、抽烟等常规违纪事项）；地区监控中心则通过INTERNER网络与多个井场实时预警系统建立起互联通信关系，用以实现后端集中行为分析。
在本实施例三中，本发明视频智能分析及预警管理系统井场实时预警系统中还进一步包括有现场电源设备以及声光报警单元。其中，现场电源设备用于为井场实时预警系统中其他结构单元供电，因而优选采用额定容量不小于3KVA的在线式UPS现场电源；而声光报警单元进一步包括有频闪高亮LED灯具、小体型大分贝报警喇叭等常见工业设备。
实施例四
如实施例一中所记载，本发明提供了一种石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，该视频智能分析及预警管理系统包括有井场实时预警系统、地区监控中心以及INTERNER网络三大结构部分；其中，井场实时预警系统分布设置在各石油工程井场处，用于实现对石油工程井场现场本体智能识别（智能识别包括有安全着装、电子围栏、人员倒地、安全带佩戴、人员撤离、接打手机、抽烟等常规违纪事项）；地区监控中心则通过INTERNER网络与多个井场实时预警系统建立起互联通信关系，用以实现后端集中行为分析。
如图1所示，而地区监控中心进一步包括有光纤存储交换机、视频运维平台服务器、GPU计算服务器、存储阵列等结构单元。其中，优选的，光纤存储交换机采用光纤电缆作为传输介质，配置有12端口激活一级包含12*16Gb的SFP模块，具备数据传输速度快、抗干扰能力强等特点。存储阵列则优选采用基于san网络存储、配置有双控制器、至少50个额定容量为1.2TB的SAS硬盘。
此外，视频运维平台服务器以及GPU计算服务器分别选择如下配置：视频运维平台服务器采用芯片型号为intel xeon silver、内核数为10、线程为20的处理器单元，至少4个容量为32GB的内存单元，容量为4TB的硬盘存储单元，至少3个芯片型号为RTX 2080、容量为8GB的图像处理单元；至少3个容量为8GB的显示存储单元；
实施例五
如实施例四中所记载，本发明提供了一种石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，该视频智能分析及预警管理系统包括有井场实时预警系统、地区监控中心以及INTERNER网络三大结构部分；其中，井场实时预警系统分布设置在各石油工程井场处，用于实现对石油工程井场现场本体智能识别（智能识别包括有安全着装、电子围栏、人员倒地、安全带佩戴、人员撤离、接打手机、抽烟等常规违纪事项）；地区监控中心则通过INTERNER网络与多个井场实时预警系统建立起互联通信关系，用以实现后端集中行为分析。如图1所示，地区监控中心进一步包括有光纤存储交换机、视频运维平台服务器、GPU计算服务器、存储阵列等结构单元。
其中，优选的，GPU计算服务器采用芯片型号为intel xeon platinum、内核数为56、线程为112的处理器单元，至少12个容量为32GB的内存单元，容量为4TB的硬盘存储单元，至少12个芯片型号为RTX 2080、容量为8GB的图像处理单元；至少3个容量为8GB的显示存储单元。
实施例六
如实施例一中所记载，本发明提供了一种石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，该视频智能分析及预警管理系统包括有井场实时预警系统、地区监控中心以及INTERNER网络三大结构部分；其中，井场实时预警系统分布设置在各石油工程井场处，用于实现对石油工程井场现场本体智能识别（智能识别包括有安全着装、电子围栏、人员倒地、安全带佩戴、人员撤离、接打手机、抽烟等常规违纪事项）；地区监控中心则通过INTERNER网络与多个井场实时预警系统建立起互联通信关系，用以实现后端集中行为分析。
进一步的，如图1所示，视频智能分析及预警管理系统中还包括有：与地区监控中心通信互联的远程监控中心云平台。该远程监控中心云平台可配置在石油工程集团本部，用以实现对各石油工程生产基地的视频安全事件统一分析管控，并完成按需接入重点实时监控以及重大安全信息推送等功能。
此外，在远程监控中心云平台中还进一步配置有远程模型训练云平台。该远程模型训练云平台统一训练、统一部署、统一校验，从而为井场实时预警系统以及地区监控中心的视频事件安全分析提供技术支持。
本发明提供了一种石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，该视频智能分析及预警管理系统包括井场实时预警系统、INTERNER网络、地区监控中心等结构，井场实时预警系统进一步由多个高清摄像机、边缘计算设备以及用以建立高清摄像机与边缘计算设备之间通信连接关系的交换机构成，地区监控中心则包括有光纤存储交换机、视频运维平台服务器、GPU计算服务器、存储阵列。具有上述结构特征的石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，其通过信息化分析手段，智能识别人员行为、作业环境等安全隐患并及时提醒，保证井场现场安全的在控、可控，为远程诊断、应急指挥、辅助决策提供帮助。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，其特征在于，包括有：
分布设置在各石油工程井场处的井场实时预警系统以及地区监控中心；多个井场实时预警系统与地区监控中心通过INTERNER网络建立通信互联关系；
其中，井场实时预警系统由多个高清摄像机、边缘计算设备以及用以建立高清摄像机与边缘计算设备之间通信连接关系的交换机构成；
地区监控中心包括有光纤存储交换机、视频运维平台服务器、GPU计算服务器、存储阵列。
2.根据权利要求1所述的石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，其特征在于，还包括有：
与地区监控中心通信互联的远程监控中心云平台；所述远程监控中心云平台中配置有远程模型训练云平台。
3.根据权利要求1所述的石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，其特征在于，所述边缘计算设备配置有芯片型号为intel xeon silver、内核数为10、线程为20的处理器单元，至少4个容量为32GB的内存单元，容量为4TB的硬盘存储单元，至少3个芯片型号为RTX2080、容量为8GB的图像处理单元；至少3个容量为8GB的显示存储单元。
4.根据权利要求1所述的石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，其特征在于，井场实时预警系统中还包括有现场电源设备；所述现场电源设备选用额定容量不小于3KVA的在线式UPS现场电源。
5.根据权利要求1所述的石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，其特征在于，井场实时预警系统中还包括有声光报警单元。
6.根据权利要求1所述的石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，其特征在于，所述视频运维平台服务器配置有芯片型号为intel xeon silver、内核数为10、线程为20的处理器单元，至少4个容量为32GB的内存单元，容量为4TB的硬盘存储单元，至少3个芯片型号为RTX 2080、容量为8GB的图像处理单元；至少3个容量为8GB的显示存储单元。
7.根据权利要求1所述的石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，其特征在于，所述GPU计算服务器配置有芯片型号为intel xeon platinum、内核数为56、线程为112的处理器单元，至少12个容量为32GB的内存单元，容量为4TB的硬盘存储单元，至少12个芯片型号为RTX 2080、容量为8GB的图像处理单元；至少3个容量为8GB的显示存储单元。
8.根据权利要求1所述的石油工程井场视频智能分析及预警管理系统，其特征在于，所述存储阵列选用基于san网络存储、配置有双控制器、至少50个额定容量为1.2TB的SAS硬盘。
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