智慧工厂安全管理中视频智能分析的应用.pdf
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1、2023 年 8 月 25 日第 7 卷 第 16 期现代信息科技Modern Information TechnologyAug.2023 Vol.7 No.161251252023.082023.08收稿日期:2023-03-21智慧工厂安全管理中视频智能分析的应用段瑞霞,张帆(中海油信息科技有限公司天津分公司,天津 300452)摘 要:在施工工程现场,由于现场对象多、分布分散,采用传统的手工安全监管模式很难做到全面监测和及时发现问题,且多数传统的手工安全监管模式只是用于事后的回溯证据,不能对不安全人员的行为、不安全物品的状况进行有效的辨识与预警。可以借助智能施工现场的智能视频分析系统来
2、解决这一问题,该系统能够对前方的图像进行收集,可以准确提取出目标事故中的重要因素,实现事前预警、事中常态检测、事后规范处理,为解决施工现场的安全管理问题提供一套完整的解决方案。关键词:智慧工地;人脸识别;无感考勤;智能测温中图分类号:TP39 文献标识码:A 文章编号:2096-4706(2023)16-0125-06Application of Video Intelligent Analysis in Safety Management of Smart FactoriesDUAN Ruixia,ZHANG Fan(Tianjin Branch of Cnooc Information T
3、echnology Co.,Ltd.,Tianjin 300452,China)Abstract:At the construction site,due to the large number and scattered distribution of on-site objects,it is difficult to achieve comprehensive monitoring and timely detection of problems using traditional manual safety supervision models.Moreover,most tradit
4、ional manual safety supervision models are only used for retrospective evidence after the event,and cannot effectively identify and warn the behavior of unsafe personnel and the condition of unsafe items.The intelligent video analysis system on the intelligent construction site can be used to solve
5、this problem.The system can collect images in front of it,accurately extract important factors in target accidents,achieve pre warning,normal detection during the process,and standardized processing afterwards,providing a complete solution for solving safety management problems on the construction s
6、ite.Keywords:smart construction site;face recognition;senseless attendance;intelligent temperature measurement0 引 言当前,我国建设工程的安全问题依然十分严峻,为探索致使建设安全日趋严重的因素,研究人员对施工现场的安全管理进行了实地调查。调查结果表明,传统的人力安全管理主要存在以下问题:工地的安全管理涉及的范围广,关注点也多,传统的安全管理方法不能实现全面覆盖并及时发现问题。施工现场对象多、维度多、分布分散,受人力物力的制约,监控的覆盖范围较小,监控的时间较短;监控方式所实现的监控存
7、在一定的时间差,存在监测盲点,由于证据不足,很难起到有效的威慑作用。采用常规的监控模式,难以保障建设企业实现科学、高效的安全经营。1 智慧工厂概述及发展趋势1.1 智慧工厂概述智慧工厂以数字车间为核心,将物联网、大数DOI:10.19850/ki.2096-4706.2023.16.027据、云计算等新一代信息技术融入车间的全生命周期中,让车间具备自组织、自学习和自适应的功能,进而提升车间的管理和生产效能。与常规生产型企业相比,智能企业最大的优势在于其全生命周期的可视化。智慧工厂的核心部分包括设备层、感知层、控制层、操作层、运营层和决策层。运用现代信息技术可以突破层与层之间的障碍,达到整个过程
8、可知、可视、可控的目的。1.2 智慧工厂的发展趋势随着21世纪的到来,我国的人口优势逐渐丧失,各大公司也开始面临招工难、人力成本上升等问题。与此同时,在国家节能环保的倡导下,一些老工艺和老设备逐渐被淘汰,此外,随着国际贸易往来的日益频繁,一些公司也在竭尽全力地通过减少成本来增强自己的竞争力。这些都让智慧工厂的发展变得越发火热,更多的公司也在试图开发出更强的智慧工厂。从市场趋势来看,智慧工厂的普及是现代化制造业发展的一种必然趋势,也是能够使公司转型升级的最优途径。在发展方向上,智能化的生产现代信息科技8月下16期.indd 125现代信息科技8月下16期.indd 1252023/8/15 17
9、:38:212023/8/15 17:38:21126126第 16 期现代信息科技2023.082023.08将会被更多地运用到生产当中;在科技发展方面,新科技的运用以及智能制造被建构并纳入云中,可提高制造企业的经营与运作效能;从目前的政策动向来看,我国在能耗控制和排放控制等方面的支持也在不断增强,这些都是推动公司向智能化方向发展的重要因素。2 “端边云”协同智慧工地智慧工地利用移动互联、物联网、人工智能、GIS、大数据等信息技术,实现对建设施工现场人、机、法、料等各环节要素的集中管理和智能化管理,开发并实现可控化、可视化的智能化系统,实现对建设施工现场全方位、立体化的监控。2.1 设计思路
10、在工地上设置监测设备,形成一个智能化监测与预警系统。通过前端的可视传感器,可以实现对现场监控数据的实时获取,并以有线和无线的方式将数据传送给 AI。智慧施工现场的监控系统通过对现场人员的安全情况进行实时监控,并将监控信息与工程信息、工人数据等进行整合,从而达到业务协同、数据联动的目的。本文介绍了智能化检测的优势,并给出了具体的实现方案。本系统的结构如图 1 所示,主要包括人工智能的影像服务、分析服务、资料呈现等。分析服务主要包括数据的采集、存储、挖掘等。AI 视频业务可以与现场的各个子系统连接,获得该子系统中的视频数据并对这些数据进行分析,从而完成对穿戴管理、行为管理、区域管理、人员管理、安防
11、管理、环境管理等各方面的智慧分析检测。以大屏、PC 端、移动端、管理报表、决策报告等方式展示这些数据。在终端层面,通过多角度、多类型的相机获取图像;在边缘层面,利用边界计算与人工智能等方法,解决图像的传输时延问题,节省云端的资源消耗,为人工智能技术的实用化奠定良好的基础。云计算可与建设项目的商业情景相融合,实现对项目的有效集成,为项目建设和运营管理提供优质的服务。图 2 显示了完整的系统解决方案,我们可以将人工智能的深度图像解析方法应用于边缘终端,并将其存储于互联网上的存储磁盘,以人工智能的方式进行融合。通过已有的数据网络,将所获得的预测数据连同拍摄到的图片,压缩成一条结构化的预警消息并将其发
12、送到中央控制中心的监控中心,通过 AI 的视频解析方法,实现对监控中心二次深层次的解析与数据挖掘。该方法通过 AI 的处理,实现了对违法事件的实时跟踪,包括违法事件的生成、违法事件的描述、违法事件被捕捉到的图片、违法人员、违法镜头、违法处理情况等。所探测到的事件,主要包括以下回馈途径:在施工现场,运用智慧工地的监控模块对危险事件进行指示灯闪烁警告;对危险事件图片进行抓取,并利用移动通信网络将其发送到对应岗位管理人员、项目负责人及企业相关部门、公司领导移动端,以便于对其进行快速处理。此外,工程现场大屏、智慧安全监控云平台、移动端APP均可显示违规日期、类型、地点、人员维度等。在此,监督人员可对被
13、系统记录下来的违法行为进行定时抽样,同时推送监督事项的处理意见,从而促进问题的尽快解决,提高管理效能。枪/球摄像机热成像摄像机180360全景枪球联动执法记录仪4G/5G移动摄像机鱼眼鹰眼无人机APP直播ALARARAR智能视频监控图 2 系统解决方案图 1 平台管理架构现场数据采集视频采集数据传输 智慧工地平台数据分析AI图像分析系统联动AI自动处理核心技术视频图像采集 工地视频物联网传感器场景与硬件联动现代信息科技8月下16期.indd 126现代信息科技8月下16期.indd 1262023/8/15 17:38:212023/8/15 17:38:211271272023.082023
14、.08第 16 期2.2 智能视频分析系统的实施部署方式在云计算环境下,用户可以在终端安装摄像机,并将图像数据直接上传至终端。采集到数据后将数据保存到云端,对其进行逻辑分析,并与云端中的数据进行融合。该方法适用于头盔和反光衣监控等对实时性要求不是很高的场合。然而,在云端中,智慧视频的应用仍存在传输时延高、网络不可靠以及用户信息安全性差等问题。本项目面向工程现场安全监测、设备设施监测和突发事件处置等高实时性的应用场景,在云端进行智能计算,并将计算工作从云端向具有一定计算能力的终端设备迁移,实现实时业务与智能应用的协同。在智能视频分析中,边缘端的应用可以进行快速的辨识和解析,可以实现诸如有人进入危
15、险区域、高空施工人员没有系安全索等对实时性要求较高的分析探测工作。此外,与终端的视频解析相比,边缘端的操作更容易控制,能够保障数据的传输速率与传输稳定。同时,通过对网络中的图像进行边界化分析,可以有效防止云端下的用户隐私泄露。通过模型裁剪、量化加速等手段,实现模型的高效计算,并在此基础上实现计算、存储、通信等边界信息的有效整合,实现人工智能的高效计算。2.3 基于 AI 边缘计算的视频智能分析装置在硬件上,采用英伟达和寒武纪公司的先进芯片,研制出适用于施工现场的视频图像处理设备,并通过以太网的方式与互联网的录像设备或转播设备连接,实现自主知识产权、高分辨率、高质量、高精度、可持续、可扩展、可重
16、复使用、可移动、低功耗、低成本、高效率的目标。在此基础上,搭建嵌入式的特殊设备,降低网络中的通信时延,降低服务端的运算负担,从而达到对网络中图像快速访问与实时处理的目的,如图 3 所示。AI 的边界计算箱可以同时容纳 1 4 个场景,4 16 个 1 080P视频源,可以提供 5 60 f/s 的视频采集,还可以根据场景数目、视频源数目和采集帧数调整其处理能力,满足视频数据实时处理的需要。一个人工智能边界运算箱的造价取决于其所使用的设备,大概一万到两万元的价格不等。2.4 AI 深度学习视频分析算法及模型加速在场景辨识中,我们采用一种基于 YOLOv5 的侦测方法,它具有平均加权文件数少、学习
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