CN114120241A - 一种基于边缘计算及视觉分析的港口流动加油监控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于边缘计算及视觉分析的港口流动加油监控系统。本发明在供油油罐车侧面油表正前方1.5米处架设一台网络摄像机，用于采集油表的油量信息，在摄像机的侧面配置一个消防水箱，消防水箱上配置消防自动灭火装置，网络摄像机通过以太网接入边缘计算装置，消防自动灭装置通过RS485通讯线与边缘计算装置接入边缘计算装置，边缘计算装置通过光纤接入远程监控中心的系统服务器；边缘计算装置将车辆信息、加油油耗信息和加油现场状态信息通过TCP/IP方式传输至远程监控中心，同时火灾识别摄像头采集的视频信息经局域网传输至监控中心。本发明实现了加油油耗数据的实时采集，并可直接传输至后台系统。
Description
技术领域
本发明涉及车辆加油环节能源及安全管理领域，更具体地说，一种基于边缘计算及视觉分析的港口流动加油监控系统。
背景技术
从港口的作业内容和业务流程来看，90％以上的能源消耗来自电能和油耗，电能环节已有成熟能耗采集手段，即通过智能电表对电能使用情况进行采集和传输，而油耗环节仍然处于通过加油票据进行数据统计的阶段，收集、整理数据工作量巨大，而且由于港口用油设备多为大型流动机械，无法去加油站进行加油，多为传统油罐车流动加油，在供油侧进行数据智能采集的难度相对较大，加之加油票据数量大、加油时间分散，一般港口只能实现月度油耗采集与统计，本身计量管理人员的油耗管理工作强度就很大，增加采集频次将会极大提高人员成本投入，但月度油耗采集远远无法达到能耗统计需求。
同时，由于供油油罐车也是流动机械，整体的加油管理及消防设施配备与加油站存在一定差距，无法判断加油工操作是否规范，发生消防问题时，一般需要加油人员人为判断、处理火灾，及时性和处理结果受人员素质影响较大，可能由于人员处理不当造成严重消防安全问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术中存在的不足，提供一种基于边缘计算及视觉分析的港口流动加油监控系统。
本发明一种基于边缘计算及视觉分析的港口流动加油监控系统，通过下述技术方案予以实现：在供油油罐车侧面油表正前方1.5米处架设一台网络摄像机，用于采集油表的油量信息，在摄像机的侧面配置一个消防水箱，消防水箱上配置消防自动灭火装置，消防自动灭火装置由消防灭火喷射装置和火灾识别摄像头组成，以边缘计算装置为核心，网络摄像机通过以太网接入边缘计算装置，消防自动灭装置通过RS485通讯线与边缘计算装置接入边缘计算装置，接收来自边缘计算装置的指令信息，边缘计算装置通过光纤接入远程监控中心的系统服务器；边缘计算装置将车辆信息、加油油耗信息和加油现场状态信息通过TCP/IP方式传输至远程监控中心，同时火灾识别摄像头采集的视频信息经局域网传输至监控中心。
所述网络摄像机采集车辆信息(车牌照)、加油人员的行为信息，火灾识别摄像头采集现场火灾情况信息，信息经边缘计算AI识别。
上述提及的“边缘计算装置”是现有技术是现有技术，是一种分散式运算的架构装置，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。它是将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。在这种架构下，资料的分析与知识的产生，更接近于数据资料的来源，因此更适合处理大数据。
信息处理包括从数据获取、预处理、关联融合以及综合决策的全过程：供油油罐车侧面油表正前方的网络摄像机获得加油车辆、加油人员、油表读数变化视频流，通过视频分析得到识别获得加油车辆、加油人员、加油量信息；火灾识别摄像机通过监控加油车辆、加油罐车、加油枪、加油动作等加油现场的视频流，通过火灾识别算法识别火灾信息，边缘计算装置将采集到的能耗信息、车辆信息、人员信息、火灾信息数据进行关联处理，应用关联融合算法，AI分析获得加油车辆、加油人员、加油量、消防信息，过协议转换，再通过无线传输至监控中心，一方面实现了加油环节加油量的实时采集，另一方面提升的现场的加油安全。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过视觉识别技术及人工智能技术相结合，实现了加油油耗数据的实时采集，并可直接传输至后台系统，通过简单运算直接得出计量管理人员需要的数据，同时具备报表导出、同环比分析、趋势测算等功能，极大减少了计量统计工作量，也避免了因人员读表错误或加油票丢失造成的能耗数据缺失，让使用单位可详细了解车辆用能情况，并可根据作业情况判断出车辆的作业效率，形成可量化的标准值，作为单位内部的考核依据；同时通过视频识别及自动控制技术的配合实现了加油环节的操作规范化和火灾应急响应智能化，系统可针对各类隐患编制应急预案，通过边缘算法使前端处理设备进行学习，以保证紧急情况下的处理质量，所有现场情况均可通过既有传输网络传回系统，以实现问题处理闭环操作，提升流动加油现场监管的追溯性。
附图说明
图1为现场布置俯视图；
图2为视频识别和人工智能算法流程示意图；
图3为系统网络结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，供油油罐车1通过供油口连接的供油枪2给需加油车辆3加油，在供油油罐车侧面油表正前方1.5米处架设一台网络摄像机4，采集油表的油量信息，在网络摄像机侧面配置一个消防水箱5，消防水箱上配置消防自动灭火装置，消防自动灭火装置由消防灭火喷射装置6和火灾识别摄像头7组成，通过火灾识别摄像头采集车辆信息(车牌照)、加油人员的行为信息和现场火灾情况信息；火灾识别摄像头采集的信息经局域网传输至监控中心，网络摄像机通过以太网接入边缘计算装置8，消防灭火喷射装置通过RS485通讯线与边缘计算装置导通，接收来自装置的指令信息，边缘计算装置通过光纤接入远程监控中心的系统服务器，车辆信息、加油油耗信息和加油现场状态信息通过TCP/IP方式传输至监控中心，现场出现异常情况时，本地通过边缘计算装置驱动相应处理，并将相关告警信息和处理结果传递至监控中心。
现场配置边缘计算装置(与摄像头及消防设施有线连接)，所有采集的视频信息经过边缘计算装置进行分析，将油表的图像信息直接识别为表数，配合采集的车辆信息形成该车该次加油的油耗量；当发生人员异常操作时，如加油工没佩戴安全帽、在加油现场接打电话等情况，均通过边缘计算装置进行识别判断，并传递告警信息至监控中心；发生火灾时，摄像头配合边缘计算装置识别火灾信息，后驱动消防喷射装置喷射灭火，并将告警信息和处理结果传递至监控中心，同时自主启动消防喷射器灭火。
如图2所示，本发明的实现流程通过视频识别和人工智能算法实现，具体的说是：启动分析任务后分别启动用于车辆、人员行为、火灾信息识别摄像头进行视频分析，将采集到的视频信息过以太网传输至现场边缘计算装置，作为视觉识别技术的基础资料，利用人工智能算法将图像信息转换为数字信息，得出车牌照等车辆信息，判断人员操作是否规范、是否存在起火情况，当出现异常情况时，现场进行报警并启动相关应急措施(灭火)，并将相关告警信息及处理结果传输至监控中心。当判断加油操作正常后，启动用于油表识别的网络摄像机采集油耗数据，将采集到的视频信息过以太网传输至现场边缘计算装置，配合之前采集的车辆信息，一并传输给后台系统，实现对应车辆油耗数据采集。
通过图3所示的网络结构，摄像头采集的信息经局域网传输至监控中心，高清网络摄像机通过以太网接入边缘计算装置，消防灭火装置通过RS485通讯线与边缘计算装置导通，接收来自装置的指令信息，边缘计算装置通过光纤接入远程监控中心的系统服务器，车辆信息、加油油耗信息和加油现场状态信息通过TCP/IP方式传输至监控中心，现场出现异常情况时，本地通过边缘计算装置驱动相应处理，并将相关告警信息和处理结果传递至监控中心。
Claims (3)
1.一种基于边缘计算及视觉分析的港口流动加油监控系统，其特征是，在供油油罐车侧面油表正前方1.5米处架设一台网络摄像机，用于采集油表的油量信息，在摄像机的侧面配置一个消防水箱，消防水箱上配置消防自动灭火装置，消防自动灭火装置由消防灭火喷射装置和火灾识别摄像头组成，网络摄像机通过以太网接入边缘计算装置，消防自动灭装置通过RS485通讯线接入边缘计算装置，接收来自边缘计算装置的指令信息，边缘计算装置通过光纤接入远程监控中心的系统服务器；边缘计算装置将车辆信息、加油油耗信息和加油现场状态信息通过TCP/IP方式传输至远程监控中心，同时火灾识别摄像头采集的视频信息经局域网传输至监控中心。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算及视觉分析的港口流动加油监控系统，其特征是，所述网络摄像机采集车辆信息、加油人员的行为信息，火灾识别摄像头采集现场火灾情况信息，信息经边缘计算AI识别。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算及视觉分析的港口流动加油监控系统，其特征是，边缘计算装置是一种分散式运算的架构装置，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。
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