CN113206978A - 油气管道站场安防智能监控预警系统及方法 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种油气管道站场安防智能监控预警系统及方法，属于管道站场监控技术领域。包括视频智能识别模块、周界光纤安防模块、人员定位健康监测模块、管道监测模块和综合管理平台。综合管理平台，用于接收视频智能识别模块、周界光纤安防模块、人员定位健康监测模块和管道监测模块中的至少一个模块发送的报警信息，并对接收到的各个模块发送的报警信息进行综合判断，确定站场、所述站场周围以及所述管道上的异常情况，以从多方位、多角度对异常情况进行判断，提高整个系统的可靠性。

Description

油气管道站场安防智能监控预警系统及方法

技术领域

本公开涉及管道站场监控技术领域，特别涉及一种油气管道站场安防智能监控预警系统及方法。

背景技术

随着国民经济的快速发展，国家对石油天然气等能源的需求越来越大。油气管道站场作为输气管道的重要组成部分，承担着保障输气运行和管道平稳安全的任务。为了油气的安全运行，需要了解站场中各个设施的情况，才能保证油气管道站场良好的运行秩序。

目前，都是由巡检维护人员对站场中的设施以及站场中的人员安全进行实时监管。当发现站场中存在油气泄漏、人员作业发生事故或人员作业有不安全行为等情况时，巡检维护人员会及时报警通知站场管理人员，站场管理人员再接收到报警通知后，会对站场进行实时监控，或赶赴站场，对异常情况进行处理。

但是上述方式需巡检维护人员到达站场现场，时刻对站场内的情况进行监管，人工工作强度大。且夜间巡检维护人员休息时，也无法对站场进行监管，从而无法较好的保证站场的安全。

发明内容

本公开实施例提供了一种油气管道站场安防智能监控预警系统及方法，可以自动对站场进行全天实时监控，降低人工工作强度，更好地保证站场的安全。

所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种油气管道站场安防智能监控预警系统，所述油气管道站场安防智能监控预警系统包括视频智能识别模块、周界光纤安防模块、人员定位健康监测模块、管道监测模块和综合管理平台；

所述视频智能识别模块，用于实时采集站场内和所述站场周围的视频或图片，并对采集到的所述视频或图片进行智能识别分析，并在识别结果为所述站场和所述站场周围存在异常情况时，向所述综合管理平台发送报警信息；

所述周界光纤安防模块，用于采集所述站场周围的扰动数据并对采集到的扰动数据进行智能识别分析，并在识别结果为所述站场周围存在异常情况时，向所述综合管理平台发送报警信息；

所述人员定位健康监测模块，用于采集所述站场内人员的位置信息、人体脉搏信号和人体高程信号，对采集到的所述位置信息、所述人体脉搏信号和所述人体高程信号，进行智能识别分析，并在识别结果为所述站场内人员存在异常情况时，向所述综合管理平台发送报警信息；

所述管道监测模块，用于检测所述站场内的管道是否存在异常情况，并在检测结果为所述管道存在异常情况时，向所述综合管理平台发送报警信息；

所述综合管理平台，用于接收所述视频智能识别模块、所述周界光纤安防模块、所述人员定位健康监测模块和所述管道监测模块中的至少一个模块发送的报警信息，并对接收到的各个模块发送的所述报警信息进行综合判断，确定所述站场、所述站场周围以及所述管道上的异常情况。

可选地，所述视频智能识别模块包括多个感知设备摄像头、第一服务器和第一通信单元；

多个所述感知设备摄像头分布式设置在所述站场和所述站场周围的多个区域内，用于实时拍摄所述多个区域内的视频或图片，并将拍摄到的视频或图片发送至所述第一服务器；

所述第一服务器，用于获取所述多个感知设备摄像头拍摄的视频或图片，采用人工智能识别技术对获取到的所述视频或图片进行识别，确定所述站场和所述站场周围的多个区域内是否存在异常情况，并在识别到所述站场和所述站场周围的多个区域内存在的异常情况时，生成报警信息；

所述第一通信单元，用于将所述感知设备摄像头实时拍摄的视频或图片、以及所述第一服务器生成的所述报警信息发送给所述综合管理平台。

可选地，所述周界光纤安防模块包括光纤、第二服务器和第二通信单元；

所述光纤围绕所述站场设置，用于实时采集所述站场周围的扰动数据；

所述第二服务器，用于对所述光纤采集的扰动数据进行分析，确定所述站场周围是否存在异常情况，并在识别到所述站场周围存在异常情况时，生成报警信息；

所述第二通信单元，用于将所述第二服务器生成的所述报警信息发送给所述综合管理平台。

可选地，所述人员定位健康监测模块包括定位单元、脉搏测量单元、高程信号传感器、第三服务器和第三通信单元，所述定位单元、所述脉搏测量单元和所述高程信号传感器均设置在人员可穿戴终端设备中；

所述定位单元，用于确定所述站场内的人员的位置信息，并将所述位置信息发送至所述第三服务器；

所述脉搏测量单元，用于测量所述站场内人员的脉搏在单位时间内的跳动次数，并将测量得到结果转换程成所述人体脉搏信号发送至所述第三服务器；

所述高程信号传感器，用于测量所述站场内人员距离地面的高度，并将测量得到结果转换程成所述人体高程信号发送至所述第三服务器；

所述第三服务器，用于获取所述位置信息、所述人体脉搏信号和所述人体高程信号，对获取到的所述人体脉搏信号和所述人体高程信号进行分析，确定所述站场内人员是否存在异常情况，并在识别到所述站场内人员存在异常情况时，生成携带所述位置信息的报警信息；

所述第三通信单元，用于将所述第三服务器生成的所述报警信息发送给所述综合管理平台。

可选地，所述管道监测模块包括管道压力检测单元、管道温度检测单元、热成像检测单元、油品泄露检测单元或气体泄露检测单元中的至少一种。

可选地，所述管道监测模块还包括第四服务器和第四通信单元；

所述第四服务器，用于获取所述管道压力检测单元、管道温度检测单元、热成像检测单元、油品泄露检测单元或气体泄露检测单元的检测结果，并对获取到的所述检测结果进行分析，确定所述管道是否存在异常情况，并在识别到所述管道存在异常情况时，生成报警信息；

所述第四通信单元，用于将所述第四服务器生成的所述报警信息发送给所述综合管理平台。

可选地，所述综合管理平台还用于：

在接收到所述视频智能识别模块、所述周界光纤安防模块、所述人员定位健康监测模块、所述管道监测模块中的至少一个模块发送的所述报警信息时，获取所述视频智能识别模块、所述周界光纤安防模块、所述人员定位健康监测模块、所述管道监测模块中除发送所述报警信息外的其它至少一个模块的识别或检测结果。

可选地，所述报警信息包括异常情况类型和异常情况位置中的至少一种，所述异常情况类型包括未戴安全帽、未穿工作服、吊车下停留徘徊、油气泄露、外部人员入侵、站场内人员倒地、站场内人员生理状况异常、吊车吊装未用牵引绳、站场内人员未穿劳保鞋或存在烟火中的至少一种。

第二方面，提供了一种油气管道站场安防智能监控预警方法，采用如第一方面所述的油气管道站场安防智能监控预警系统，所油气管道站场安防智能监控预警方法包括：

接收所述视频智能识别模块、所述周界光纤安防模块、所述人员定位健康监测模块和所述管道监测模块中的至少一个模块发送的报警信息；

对接收到的各个模块发送的所述报警信息进行综合判断，确定所述站场、所述站场周围以及所述管道上的异常情况。

进一步地，所述报警信息包括异常情况类型和异常情况位置中的至少一种，所述异常情况类型包括未戴安全帽、未穿工作服、吊车下停留徘徊、油气泄露、外部人员入侵、站场内人员倒地、站场内人员生理状况异常、吊车吊装未用牵引绳、站场内人员未穿劳保鞋或存在烟火中的至少一种。

本公开实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

通过设置视频智能识别模块、周界光纤安防模块、人员定位健康监测模块、管道监测模块可以从多个方面自动对管道全线进行实时监控。其中，视频智能识别模块可以采集站场和站场周围的视频或图片，以识别站场和站场周围是否存在异常情况。周界光纤安防模块可以采集扰动数据，识别站场周围是否存在异常情况。人员定位健康监测模块可以采集站场内人员的位置信息、人体脉搏信号和人体高程信号，以识别站场内人员是否存在异常情况。管道检测模块可以检测站场内的管道是否存在异常情况。当其中任意一个模块识别到存在异常情况时，即可向综合管理平台发送报警信息进行预警，综合管理平台可以接收各个模块发送的报警信息，并对各个模块发送的报警信息进行综合判断，确定站场、站场周围以及管道上的异常情况，以从多方位、多角度对异常情况进行判断，提高整个系统的可靠性。且该系统可以自动对站场进行全天实时监控，降低人工工作强度，更好地保证站场的安全。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本公开实施例提供的一种油气管道站场安防智能监控预警系统的结构示意图；

图2是本公开实施例提供的另一种油气管道站场安防智能监控预警系统的结构示意图；

图3是本公开实施例提供的一种油气管道站场安防智能监控预警方法的方法流程图。

具体实施方式

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开实施方式作进一步地详细描述。

图1是本公开实施例提供的一种油气管道站场安防智能监控预警系统的结构示意图，如图1所示，该油气管道站场安防智能监控预警系统100包括视频智能识别模块10、周界光纤安防模块20、人员定位健康监测模块30、管道监测模块40和综合管理平台50。

视频智能识别模块10，用于实时采集站场和站场周围的视频或图片，对采集到的视频或图片进行智能识别分析，并在识别结果为站场和站场周围存在异常情况时，向综合管理平台50发送报警信息。

周界光纤安防模块20，用于采集站场周围的扰动数据并对采集到的扰动数据进行智能识别分析，并在识别结果为站场周围存在异常情况时，向综合管理平台50发送报警信息。

人员定位健康监测模块30，用于采集站场内人员的位置信息、人体脉搏信号和人体高程信号，对采集到的位置信息、人体脉搏信号和人体高程信号，进行智能识别分析，并在识别结果为站场内人员存在异常情况时，向综合管理平台50发送报警信息。

管道监测模块40，用于检测站场内的管道是否存在异常情况，并在检测结果为管道存在异常情况时，向综合管理平台50发送报警信息。

综合管理平台50，用于接收视频智能识别模块10、周界光纤安防模块20、人员定位健康监测模块30和管道监测模块40中的至少一个模块发送的报警信息，并对接收到的各个模块发送的报警信息进行综合判断，确定站场、站场周围以及管道上的异常情况。

本公开实施例通过设置视频智能识别模块、周界光纤安防模块、人员定位健康监测模块、管道监测模块可以从多个方面自动对管道全线进行实时监控。其中，视频智能识别模块可以采集站场和站场周围的视频或图片，以识别站场和站场周围是否存在异常情况。周界光纤安防模块可以采集扰动数据，识别站场周围是否存在异常情况。人员定位健康监测模块可以采集站场内人员的位置信息、人体脉搏信号和人体高程信号，以识别站场内人员是否存在异常情况。管道检测模块可以检测站场内的管道是否存在异常情况。当其中任意一个模块识别到存在异常情况时，即可向综合管理平台发送报警信息进行预警，综合管理平台可以接收各个模块发送的报警信息，并对各个模块发送的报警信息进行综合判断，确定站场、站场周围以及管道上的异常情况，以从多方位、多角度对异常情况进行判断，提高整个系统的可靠性。且该系统可以自动对站场进行全天实时监控，降低人工工作强度，更好地保证站场的安全。

在本实施例中，报警信息包括异常情况类型和异常情况位置中的至少一种，所述异常情况类型包括未戴安全帽、未穿工作服、吊车下停留徘徊、油气泄露、外部人员入侵、站场内人员倒地、站场内人员生理状况异常、吊车吊装未用牵引绳、站场内人员未穿劳保鞋或存在烟火中的至少一种。

图2是本公开实施例提供的另一种油气管道站场安防智能监控预警系统的结构示意图，如图2所示，视频智能识别模块10包括多个感知设备摄像头11、第一服务器12和第二通信单元13。

多个感知设备摄像头11分布式设置在站场和站场周围的多个区域内，用于实时拍摄多个区域内的视频或图片，并将拍摄到的视频或图片发送至第一服务器12。

第一服务器12，用于获取多个感知设备摄像头11拍摄的视频或图片，采用人工智能识别技术对获取到的视频或图片进行识别，确定站场和站场周围的多个区域内是否存在异常情况，并在识别到站场和站场周围的多个区域内存在的异常情况时，生成报警信息。

第一通信单元13，用于将感知设备摄像头实时拍摄的视频或图片、以及第一服务器12生成的报警信息发送给综合管理平台50。

其中，第一服务器13生成的报警信息为第一报警信息，第一报警信息中可以包括第一异常情况类型和异常情况位置。其中，第一异常情况类型包括未戴安全帽、未穿工作服、吊车下停留徘徊、油气泄露、站场内人员倒地、外部人员入侵、吊车吊装未用牵引绳、站场内人员未穿劳保鞋、存在烟火等。

可选地，多个感知设备摄像头11的设置距离以及设置区域，可以根据实际需要进行设置。

在本实施例中，多个感知设备摄像头11可以固定设置在地面6m高的立杆上，采用太阳能供电。

可选地，可以先将各种异常情况在图片中标记出来，由第一服务器12预先学习训练各异常情况，然后再由第一服务器采用人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)识别技术对感知设备摄像头11拍摄的视频或图片进行识别。在该实现方式中，第一服务器12可以事先采用标记好的各种异常情况的图片进行训练，得到能够识别各种异常情况的神经网络模型。在后续使用时，使用该神经网络模型进行图片分类即可。而对于视频而言，可以分割成多个图片然后采用训练的神经网络模型进的识别。也可以先采用标记好的各种异常情况的视频进行训练，得到能够识别各种异常情况的神经网络模型。在后续使用时，使用该神经网络模型进行视频分类即可。

以油气泄漏这一异常情况为例：

在本实施例中，可以针对管道上方地面原油泄漏情况，前期采集地面原油污染视频，对收集到的地面原油图像进行预处理并且构建图像模型数据集。然后基于目标识别yolov3算法框架进行改进优化，利用图像模型数据集训练迭代，完成图像识别模型的构建和训练。利用视频模型数据集训练伪三维卷积残差网络，结合时域和频域信息提取挖掘机的高维特征表征信息，完成视频识别模型的构建和训练。

通过rtsp(Real Time Streaming Protocol，实时流传输协议)进行视频取流并进行定时抓图，随后对得到的图像进行预处理操作，预处理之后将所处理后的图像送入图像识别模型。当检测到地面有原油污染时，则自动调用视频识别模型进行二次复检，核验检测结果。

当视频核验检测结果发现埋地管道上方地面有油污时，视频基于神经网络算法，调用与地面油污相似的训练结果，当相似度大于80％，则生成第一报警信息。

在本实施例中，第一通信单元13可以为4G无线通信单元，通过4G网络将第一服务器12生成的第一报警信号传送到综合管理平台50。

可选地，周界光纤安防模块20包括光纤21、第二服务器22和第二通信单元23。

光纤21围绕站场设置，用于实时采集站场周围的扰动数据。

第二服务器22，用于对光纤采集的扰动数据进行分析，确定站场周围是否存在异常情况，并在识别到站场周围存在异常情况时，生成报警信息。

第二通信单元23，用于将第二服务器22生成的报警信息发送给综合管理平台50。

其中，第二服务器22生成的报警信息为第二报警信息，第二报警信息中可以包括第二异常情况类型和异常情况位置。其中，第二异常情况类型包括外部人员入侵。

可选地，光纤21可以缠绕在站场周围的围栏上。

示例性地，第二服务器22中可以预先存储不同扰动数据对应的异常情况类型的模型，然后第二服务器可以利用该模型对光纤采集到的扰动数据进行对比分析，从而确定采集到的扰动数据对应的异常情况类型。

可选地，第二通信单元23可以为4G无线通信单元，通过4G网络将第二服务器22生成的第二报警信号传送到综合管理平台50上。

可选地，人员定位健康监测模块30包括定位单元31、脉搏测量单元32、高程信号传感器33、第三服务器34和第三通信单元35。定位单元31、脉搏测量单元32和高程信号传感器33均设置在人员可穿戴终端设备中。

定位单元31，用于确定站场内的人员的位置信息，并将位置信息发给至第三服务器34。

在本实施例中，定位单元31可以通过脉冲信号和射频技术，实现人员在站场中的位置的厘米级的精准定位。

脉搏测量单元32，用于测量站场内人员的脉搏在单位时间内的跳动次数，并将测量得到结果转换程成人体脉搏信号发送至第三服务器34。

高程信号传感器33，用于测量站场内人员距离地面的高度，并将测量得到结果转换程成人体高程信号发送至第三服务器34。

第三服务器34，用于获取位置信息、人体脉搏信号和人体高程信号。对获取到的人体脉搏信号和人体高程信号进行分析，确定站场内人员是否存在异常情况，并在识别到站场内人员存在异常情况时，生成携带位置信息的报警信息。

第三通信单元35，用于将第三服务器34生成的报警信息发送给综合管理平台50。

在本实施例中，通过确定站场内的人员的位置信息，可以确定人员是否位于安全区域。通过测量站场内人员的脉搏在单位时间内的跳动次数，可以检测人体生理状况是否正常。通过测量站场内人员距离地面的高度，判断作业人员是否倒地。

可选地，第三服务器34生成的报警信息为第三报警信息，第三报警信息中可以包括第三异常情况类型和异常情况位置。其中，第三异常情况类型包括站场内人员倒地、站场内人员生理状况(心跳、血压)异常。异常情况位置为站场内的人员的位置信息。

示例性地，第三服务器34中可以预先存储不同的人体脉搏信号和人体高程信号对应的异常情况类型的模型，然后第三服务器34可以利用该模型对测量得到的人体脉搏信号和人体高程信号进行对比分析，从而确定采集到的人体脉搏信号和人体高程信号对应的异常情况类型。

可选地，第三通信单元35可以为4G无线通信单元，通过4G网络将第三服务器34生成的第三报警信号传送到综合管理平台50。

在本实施例中，定位单元31、脉搏测量单元32、高程信号传感器33可以均设置在手环中，由站场内的人员进行佩戴。

可选地，管道监测模块40包括管道压力检测单元41、管道温度检测单元42、热成像检测单元43、油品泄露检测单元44或气体泄露检测单元45中的至少一种。通过将各种感知技术相结合，可以起到综合预警的目的，从而可以提高检测的可靠性和准确性。

其中，压力检测单元41可以用于检测管道中的压力是否正常。当管道中的压力大于或小于设定值时，说明管道中存在油气泄露。

管道温度检测单元42可以用于检测管道外表的温度。

热成像检测单元43可以采用非接触式的方式检测工艺管道外表的红外能量，从而检测管道外表温度变化情况。

当管道外表温度在设定时间内的温度变化超过设定值时，说明管道存在油气泄露(一般天然气泄漏时温度降低，油液泄漏时温度升高)。

油品泄露检测单元44可以用于对管道外部的油液含量进行检测。

气体泄露检测单元45可以用于对管道外部的天然气含量进行检测。

当检测到管道外部的油液含量超过设定值时，则说明管道存在油气泄露。

进一步地，管道监测模块40还包括第四服务器46和第四通信单元47。

第四服务器46，用于获取管道压力检测单元、管道温度检测单元、热成像检测单元、油品泄露检测单元或气体泄露检测单元的检测结果，对获取到的检测结果进行分析，确定管道是否存在异常情况。并在识别到管道存在异常情况时，生成报警信息。

第四通信单元47，用于将第四服务器46生成的报警信息发送给综合管理平台50。

其中，第四服务器46生成的报警信息为第四报警信息，第四报警信息中可以包括第四异常情况类型和异常情况位置。其中，第四异常情况类型包括油气泄露。异常情况位置为油气泄露处的位置信息。

示例性地，第四服务器46中可以预先存储管道在未产生泄露时，管道内的压力大小、管道外表温度以及管道外部的油气含量。然后将管道压力检测单元、管道温度检测单元、热成像检测单元、油品泄露检测单元或气体泄露检测单元的检测结果与预先存储的数据进行对比分析，确定检测结果是否在正常取值范围内。若不在正常取值范围内，则确定管道中存在异常情况。

可选地，第四通信单元47可以为4G无线通信单元，通过4G网络将第四服务器46生成的第四报警信号传送到综合管理平台50上。

示例性地，综合管理平台50对接收到的各个模块发送的报警信息进行综合判断，确定站场、站场周围以及管道上的异常情况，可以包括：

当接收到视频智能识别模块10、周界光纤安防模块20、人员定位健康监测模块30和管道监测模块40中的一个模块发送的报警信息时，根据该模块发送的报警信息，确定站场、站场周围以及管道是否存在异常情况，并确定异常情况所在位置。

例如，当站场内人员倒地，视频智能识别模块10识别出该异常情况，生成第一报警信息发送至综合管理平台50时，综合管理平台50可以根据第一报警信息确定在站场内存在站场内人员倒地的异常情况。

当接收到视频智能识别模块10、周界光纤安防模块20、人员定位健康监测模块30和管道监测模块40中的两个或两个以上的模块发送的报警信息时，分别确定各个模块发送的报警信息中包含的异常情况类型和异常情况所在位置，然后对得到的多个异常情况类型和异常情况所在位置进行综合判断，分别确定在哪些位置存在哪些异常情况类型。

例如，当站场内人员倒地，视频智能识别模块10和人员定位健康监测模块30均识别出该异常情况，分别生成第一报警信息和第三报警信息发送至综合管理平台50时，综合管理平台50可以根据第一报警信息和第三报警信息同时确定在站场内存在站场内人员倒地的异常情况。此时两个报警信息可以相互校验，减少误报，提高检测准确性。

或者，当站场内人员倒地，视频智能识别模块10识别出该异常情况，生成第一报警信息发送至综合管理平台50，同时，当有外部人员入侵，周界光纤安防模块20识别出该异常情况，生成第二报警信息发送至综合管理平台50时，综合管理平台50可以根据第一报警信息和第二报警信息分别确定在站场内存在站场内人员倒地的异常情况，同时在站场周围存在外部人员入侵的异常情况。

也即，当各个模块发送的报警信息中包括的异常情况类型和异常情况所在位置相同时，综合管理平台50接收到的多个模块发送的报警信息之间可以相互校验，减少误报，提高检测准确性。当各个模块发送的报警信息中包括的异常情况类型和异常情况所在位置不同时，综合管理平台50可以根据多个模块发送的报警信息分别确定哪些位置存在哪些异常情况类型。

可选地，综合管理平台50还用于：

在接收到视频智能识别模块10、周界光纤安防模块20、人员定位健康监测模块30、管道监测模块40中的至少一个模块发送的报警信息时，获取视频智能识别模块10、周界光纤安防模块20、人员定位健康监测模块30、管道监测模块40中除发送报警信息外的其它至少一个模块的识别或检测结果，以对该模块发送的报警信息进行校验。

例如，当接收到视频智能识别模块10发送的第一报警信息时，综合管理平台50可以获取周界光纤安防模块20、人员定位健康监测模块30和管道监测模块40的识别检测结果，确认第一报警信息是否正确。

当接收到周界光纤安防模块20发送的第二报警信息时，综合管理平台50可以指示视频智能识别模块10获取异常情况位置附近的感知设备摄像头拍摄的图片或视频，视频智能识别模块10通过网络将现场实时画面传送到给综合管理平台供管理人员查看，确认现场情况，确认第二报警信息是否正确。

当接收到人员定位健康监测模块30发送的第三报警信息时，综合管理平台50可以指示视频智能识别模块10获取异常情况位置附近的感知设备摄像头拍摄的图片或视频，视频智能识别模块10通过网络将现场实时画面传送到给综合管理平台供管理人员查看，确认现场站场内人员的情况，例如，确认人员是否倒地。从而可以确认第三报警信息是否正确。

当接收到管道监测模块40发送的第四报警信息时，综合管理平台50可以指示视频智能识别模块10获取异常情况位置附近的感知设备摄像头拍摄的图片或视频，视频智能识别模块10通过网络将现场实时画面传送到给综合管理平台供管理人员查看，确认现场是否由油液泄露等情况，从而确认第四报警信息是否正确。

在该实现方式中，可以对视频智能识别模块10中位于不同区域的多个感知设备摄像头拍摄的视频或图片采用不同的标记进行标注。然后采用AI智能识别技术，对视频智能识别模块10采集的站场内的视频或图片进行识别，以确定各视频或图片中是否存在异常情况。并根据存在异常情况的摄像头的位置信息，确定站场内的哪些区域存在异常情况。

可选地，综合管理平台50还可以根据各个模块发送的报警信息确定报警级别，报警级别可以分为一级报警和二级报警。

当视频智能识别模块10、周界光纤安防模块20、所述人员定位健康监测模块30、管道监测模块40中有大于等于两个模块同时发出报警信息时，则综合管理平台50确定报警级别为一级报警。当只有一个模块发出报警时，则综合管理平台50确定报警级别为二级报警。

例如，当综合管理平台50接收到视频智能识别模块10和周界光纤安防模块20发送的报警信息时，综合管理平台50确定报警级别为一级报警。当综合管理平台50接收到视频智能识别模块10、周界光纤安防模块20和人员定位健康监测模块30发送的报警信息时，综合管理平台50确定报警级别为一级报警。

当综合管理平台50只接收到视频智能识别模块10发送的第一报警信息时，综合管理平台50确定报警级别为二级报警。

当综合管理平台50确定报警级别为一级报警时，需要派遣专业人员去现场对异常情况进行排查。当综合管理平台50确定报警级别为二级报警时，只需相关人员在综合管理平台50上对异常情况进行查看即可，降低了人工工作强度。

在本实施例中，综合管理平台50可以为手机、电脑、平板电脑等移动终端。当综合管理平台50接收到报警信息后，将该报警信息中的异常情况类型和异常情况位置在综合管理平台50上进行显示。

示例性地，报警信息可以以事件的形式显示在终端上。当存在多个异常情况类型时，综合管理平台50上可以按照异常情况位置将多个异常情况类型进行分类显示，以便于启动响应程序，对异常情况进行处理。且当综合管理平台50接受到各个模块发送的报警信息后，还可以发出相应地语音提示(例如，当报警信息中包括的异常情况类型信息为未戴安全帽时，发出“未戴安全帽”的语音提示，当报警信息中包括异常情况位置时，发出“XX区域异常”的语音提示等)。管理人员可以根据语音提示，调取视频智能识别模块10中存在异常情况的区域的感知设备摄像头拍摄的视频或图片对异常情况类型进行确认。

图3是本公开实施例提供的一种油气管道站场安防智能监控预警方法的方法流程图，如图3所示，该油气管道站场安防智能监控预警方法采用如上述实施例所述的油气管道站场安防智能监控预警系统，该油气管道站场安防智能监控预警方法包括：

步骤301、接收视频智能识别模块、周界光纤安防模块、人员定位健康监测模块、管道监测模块中的至少一个模块发送的报警信息。

在本实施例中，报警信息包括异常情况类型和异常情况位置中的至少一种，所述异常情况类型包括未戴安全帽、未穿工作服、吊车下停留徘徊、油气泄露、外部人员入侵、站场内人员倒地、站场内人员生理状况异常、吊车吊装未用牵引绳、站场内人员未穿劳保鞋或存在烟火中的至少一种。

步骤302、对接收到的各个模块发送的报警信息进行综合判断，确定站场、站场周围以及管道上的异常情况。

示例性地，步骤302可以包括：

当接收到视频智能识别模块10、周界光纤安防模块20、人员定位健康监测模块30和管道监测模块40中的一个模块发送的报警信息时，根据该模块发送的报警信息，确定站场、站场周围以及管道是否存在异常情况，并确定异常情况所在位置。

当接收到视频智能识别模块10、周界光纤安防模块20、人员定位健康监测模块30和管道监测模块40中的两个或两个以上的模块发送的报警信息时，分别确定各个模块发送的报警信息中包含的异常情况类型和异常情况所在位置，然后对得到的多个异常情况类型和异常情况所在位置进行综合判断，分别确定在哪些位置存在哪些异常情况类型。

可选地，该油气管道站场安防智能监控预警方法还可以包括：

当确定站场、站场周围以及管道存在异常情况时，启动响应程序，对异常情况进行处理。

示例性地，可以指示站场管理人员及时赶到现场，确认现场的异常情况，以实现快速准确的应急响应。

本公开实施例通过设置视频智能识别模块、周界光纤安防模块、人员定位健康监测模块、管道监测模块可以从多个方面自动对管道全线进行实时监控。其中，视频智能识别模块可以采集站场内和站场周围的视频或图片，以识别站场内和站场周围是否存在异常情况。周界光纤安防模块可以采集扰动数据，识别站场周围是否存在异常情况。人员定位健康监测模块可以采集站场内人员的位置信息、人体脉搏信号和人体高程信号，以识别站场内人员是否存在异常情况。管道检测模块可以检测站场内的管道是否存在异常情况。当其中任意一个模块识别到存在异常情况时，即可向综合管理平台发送报警信息进行预警，综合管理平台可以接收各个模块发送的报警信息，并对各个模块发送的报警信息进行综合判断，确定站场、站场周围以及管道上的异常情况，以从多方位、多角度对异常情况进行判断，提高整个系统的可靠性。且该系统可以自动对站场进行全天实时监控，降低人工工作强度，更好地保证站场的安全。

以上所述仅为本公开的可选实施例，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种油气管道站场安防智能监控预警系统，其特征在于，所述油气管道站场安防智能监控预警系统(100)包括视频智能识别模块(10)、周界光纤安防模块(20)、人员定位健康监测模块(30)、管道监测模块(40)和综合管理平台(50)；

所述视频智能识别模块(10)，用于实时采集站场和所述站场周围的视频或图片，对采集到的所述视频或图片进行智能识别分析，并在识别结果为所述站场内和所述站场周围存在异常情况时，向所述综合管理平台(50)发送报警信息；

所述周界光纤安防模块(20)，用于采集所述站场周围的扰动数据并对采集到的扰动数据进行智能识别分析，并在识别结果为所述站场周围存在异常情况时，向所述综合管理平台(50)发送报警信息；

所述人员定位健康监测模块(30)，用于采集所述站场内人员的位置信息、人体脉搏信号和人体高程信号，对采集到的所述位置信息、所述人体脉搏信号和所述人体高程信号，进行智能识别分析，并在识别结果为所述站场内人员存在异常情况时，向所述综合管理平台(50)发送报警信息；

所述管道监测模块(40)，用于检测所述站场内的管道是否存在异常情况，并在检测结果为所述管道存在异常情况时，向所述综合管理平台(50)发送报警信息；

所述综合管理平台(50)，用于接收所述视频智能识别模块(10)、所述周界光纤安防模块(20)、所述人员定位健康监测模块(30)和所述管道监测模块(40)中的至少一个模块发送的报警信息，并对接收到的各个模块发送的所述报警信息进行综合判断，确定所述站场、所述站场周围以及所述管道上的异常情况。

2.根据权利要求1所述的油气管道站场安防智能监控预警系统，其特征在于，所述视频智能识别模块(10)包括多个感知设备摄像头(11)、第一服务器(12)和第一通信单元(13)；

多个所述感知设备摄像头(11)分布式设置在所述站场内和所述站场周围的多个区域内，用于实时拍摄所述多个区域内的视频或图片，并将拍摄到的视频或图片发送至所述第一服务器(12)；

所述第一服务器(12)，用于获取所述多个感知设备摄像头(11)拍摄的视频或图片，采用人工智能识别技术对获取到的所述视频或图片进行识别，确定所述站场和所述站场周围的多个区域内是否存在异常情况，并在识别到所述站场和所述站场周围的多个区域内存在的异常情况时，生成报警信息；

所述第一通信单元(13)，用于将所述感知设备摄像头实时拍摄的视频或图片、以及所述第一服务器(12)生成的所述报警信息发送给所述综合管理平台(50)。

3.根据权利要求1或2所述的油气管道站场安防智能监控预警系统，其特征在于，所述周界光纤安防模块(20)包括光纤(21)、第二服务器(22)和第二通信单元(23)；

所述光纤(21)围绕所述站场设置，用于实时采集所述站场周围的扰动数据；

所述第二服务器(22)，用于对所述光纤采集的扰动数据进行分析，确定所述站场周围是否存在异常情况，并在识别到所述站场周围存在异常情况时，生成报警信息；

所述第二通信单元(23)，用于将所述第二服务器(22)生成的所述报警信息发送给所述综合管理平台(50)。

4.根据权利要求1或2所述的油气管道站场安防智能监控预警系统，其特征在于，所述人员定位健康监测模块(30)包括定位单元(31)、脉搏测量单元(32)、高程信号传感器(33)、第三服务器(34)和第三通信单元(35)，所述定位单元(31)、所述脉搏测量单元(32)和所述高程信号传感器(33)均设置在人员可穿戴终端设备中；

所述定位单元(31)，用于确定所述站场内的人员的位置信息，并将所述位置信息发送至所述第三服务器(34)；

所述脉搏测量单元(32)，用于测量所述站场内人员的脉搏在单位时间内的跳动次数，并将测量得到结果转换程成所述人体脉搏信号发送至所述第三服务器(34)；

所述高程信号传感器(33)，用于测量所述站场内人员距离地面的高度，并将测量得到结果转换程成所述人体高程信号发送至所述第三服务器(34)；

所述第三服务器(34)，用于获取所述位置信息、所述人体脉搏信号和所述人体高程信号，对获取到的所述人体脉搏信号和所述人体高程信号进行分析，确定所述站场内人员是否存在异常情况，并在识别到所述站场内人员存在异常情况时，生成携带所述位置信息的报警信息；

所述第三通信单元(35)，用于将所述第三服务器(34)生成的所述报警信息发送给所述综合管理平台(50)。

5.根据权利要求1或2所述的油气管道站场安防智能监控预警系统，其特征在于，所述管道监测模块(40)包括管道压力检测单元(41)、管道温度检测单元(42)、热成像检测单元(43)、油品泄露检测单元(44)或气体泄露检测单元(45)中的至少一种。

6.根据权利要求5所述的油气管道站场安防智能监控预警系统，其特征在于，所述管道监测模块(40)还包括第四服务器(46)和第四通信单元(47)；

所述第四服务器(46)，用于获取所述管道压力检测单元(41)、管道温度检测单元(42)、热成像检测单元(43)、油品泄露检测单元(44)或气体泄露检测单元(45)的检测结果，对获取到的所述检测结果进行分析，确定所述管道是否存在异常情况，并在识别到所述管道存在异常情况时，生成报警信息；

所述第四通信单元(47)，用于将所述第四服务器(46)生成的所述报警信息发送给所述综合管理平台(50)。

7.根据权利要求1或2所述的油气管道站场安防智能监控预警系统，其特征在于，所述综合管理平台(50)还用于：

在接收到所述视频智能识别模块(10)、所述周界光纤安防模块(20)、所述人员定位健康监测模块(30)、所述管道监测模块(40)中的至少一个模块发送的所述报警信息时，获取所述视频智能识别模块(10)、所述周界光纤安防模块(20)、所述人员定位健康监测模块(30)、所述管道监测模块(40)中除发送所述报警信息外的其它至少一个模块的识别或检测结果。

8.根据权利要求1或2所述的油气管道站场安防智能监控预警系统，其特征在于，所述报警信息包括异常情况类型和异常情况位置中的至少一种，所述异常情况类型包括未戴安全帽、未穿工作服、吊车下停留徘徊、油气泄露、外部人员入侵、站场内人员倒地、站场内人员生理状况异常、吊车吊装未用牵引绳、站场内人员未穿劳保鞋或存在烟火中的至少一种。

9.一种油气管道站场安防智能监控预警方法，其特征在于，采用如权利要求1所述的油气管道站场安防智能监控预警系统(100)，所述油气管道站场安防智能监控预警方法包括：

接收所述视频智能识别模块(10)、所述周界光纤安防模块(20)、所述人员定位健康监测模块(30)和所述管道监测模块(40)中的至少一个模块发送的报警信息；

对接收到的各个模块发送的所述报警信息进行综合判断，确定所述站场、所述站场周围以及所述管道上的异常情况。

10.根据权利要求9所述的油气管道站场安防智能监控预警方法，其特征在于，所述报警信息包括异常情况类型和异常情况位置中的至少一种，所述异常情况类型包括未戴安全帽、未穿工作服、吊车下停留徘徊、油气泄露、外部人员入侵、站场内人员倒地、站场内人员生理状况异常、吊车吊装未用牵引绳、站场内人员未穿劳保鞋或存在烟火中的至少一种。

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