智能工地可视化在管道施工管理上的应用探讨

郑海烁 雷立辉 李庆 刘欢

（1.东北石油管道有限公司；2.中油龙慧自动化工程有限公司）

0 引言

在石油工程建设中，施工安全的核心要素是施工人员的安全意识、施工环境和危险源的控制。施工过程的合规操作也是保证施工安全和质量的必要措施。视频监控的应用，能够实时监控施工工地各个点位的现场情况，通过先进管理手段实现既定目标、避免事故发生、降低施工成本、提高施工质量、加快施工进度。通过采用精细化管理，将安全教育系统、人员信息管理系统、人员定位系统、门禁管理系统应用在智能工地可视化的实践中［1］，并在数字化工地地图上绘制“红、橙、黄、蓝”四色安全风险点分布图，标注施工点的风险源分布和危险等级，然后使用现场摄像头和后方终端设备实现对项目建设过程的实时监控［2］。

为全面落实中国石油天然气集团有限公司“大力推进可视化监控，尽快实现对输油气站场、管道高后果区和管道施工现场的视频监控全覆盖”工作要求，确保工程质量和安全，在西气东输管道工程建设中，逐步开展了智能工地的探索与实践［3］。

1 智能工地可视化开展的必要性

油气长输管道具有地域跨度和工程量大、信息数据传输效率较低、物资配送和管理难度较大的特点，使管道施工和管理风险大，施工安全管控成为重中之重［4］。强化施工建设过程中的监督和检查，增强参与人员的安全意识，健全施工制度是提高施工安全效率，正常推进施工进度，保障人身安全的必要措施［5］。

油气管道施工建设中施工场地面积大，作业关键点多，虽然多路视频同时拍摄记录，施工过程和施工质量可通过视频记录回溯及查证，但没有智能可视化，造成人工实时判断工作量巨大。随着人工智能和物联网技术的发展，视频监控可从多维角度展开，智能工地的可视化建设实现了“数据驱动流程，流程驱动业务”的模式。通过对现场工作进行全过程管控，为业务管理人员进行数据分析、远程协作、安全预警等提供技术支撑，达到施工过程可回溯、施工质量可查证、项目风险可预警的管理目标，实施体系化的施工过程管控。

西气东输管道建设中油气场站施工较为复杂，涉及工艺、土建、设备、水暖电、自控、通信等十多个专业。通过智能工地可视化项目的实施，对作业人员培训、安全考核、安全监督实施全方位的监管，对施工现场的工器具和物资进行精细化跟踪管控，严格把控人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不安全因素的风险三要素，将施工进度、质量、物料、安全等进行多维度集中管理和分析决策，确保了工程建设安全优质地完成。

2 智能工地可视化的应用

2.1 人体多维特征及行为识别系统

经实验表明人类肉眼对视频的监视有效时间仅为20分钟，海量监视视频通过人工监视难以真正起到监控作用，所以通过计算机智能分析视频中的对象行为成了当今的热点研究课题。基于深度学习的人体骨骼关键点检测技术，近年来也取得了显著的突破。通过人体骨骼关键点描述人体姿态，预测人体行为能够预警工地上很多安全问题。人体骨骼关键点检测（Pose Estimation），主要是检测人体的一些关键点，如关节，五官等。通过关键点描述人体骨骼信息，从而预测人的行为状态。基于人体识别的应用功能分为几个大类：

（1）视频结构化分析。主要对视频进行结构化处理，提取与人有关的信息并进行结构化存储，便于后期查看、检索和挖掘分析。

（2）人的统计识别分析。主要实现人数统计、人群密度、人体活跃度等统计分析。

（3）人的行为异常分析。主要实现入侵检测、异常奔跑、非法尾随、在岗离岗等异常行为分析。

（4）人的体态规范化分析。主要对一些指定规范动作或着装要求进行检测，对不符合规范的行为提取和报警。

目前，适合油气管道施工工程上的行为识别场景主要是人的统计识别分析、异常行为分析和体态规范化分析。具体识别有：识别工人人数、是否佩戴工帽、根据工帽识别工种、入侵检测、异常奔跑、非法尾随等。

2.2 智能工地可视化行为分析架构

由于智能工地可视化发展时间短，受需求和现状的约束，目前大多数工地的可视化系统应用较零碎和孤立。例如，基于AI的行为分析系统并没有和人员进出控制闸机系统联动，也就是说行为系统检测出来的人如果没有正面的人脸和特殊的工服辨认，将无法识别该人的具体身份。同样，当前行为识别系统中的摄像头之间无直接的沟通和联系，由于建筑工地的障碍物和监控摄像机的机位变化造成人物轨迹跟踪不能连续计算。这些困难造成了工地上人员的行为分析是片面的，严重的时候甚至会造成误判，从而降低了行为分析的有效应用和推广。

构建一个相对理想的智能工地可视化平台应该有这样几个条件：

（1）有数字工地的3维图纸及2维图纸的基础支持，这个条件目前基本上都可以达到；

（2）有全工地的环境气候传感器、关键位置或者过程的环境传感器的实时支持，这个条件在一些重点或试点项目中能够实现；

（3）有所有工地关键要素的实时地理位置数据采集，这个条件可能因为没有意识到它的重要性，目前开展不够；

（4）有关键位置和关键过程的视频化实时采集，这个条件在很多试点项目和关键施工工地上都得到了普及。

3维图纸和 2维图纸能够让可视化平台的显示具有一个数字化孪生体的基本支撑。工地的构建过程通过在2维图纸和3维图纸的虚拟化展示下，变得立体和确定，容易想象和标注。

布置于工地上的智能环境传感器实时采集视频中活物的GIS数据。视频中正在发生的过程有了多维的支撑，让视频分析的对象更加容易判断。综合辅助行为分析让可视化行为分析具有真正实用的功能。

2.3 智能工地可视化建设有效场景应用

在工地的各个位置（室外和室内）布置固定摄像头，通过人工智能拼接或者通过鹰眼实时切换恰当的角度，将现场所有工作人员和机器的位置都实时反映在可视化监控平台中，工地现场一览无余。

除了固定摄像头记录，实时追踪人员活动轨迹的GIS数据，可实现动态的跟踪和记录。通过安全管理员工帽上的摄像头，从安全管理员进入工地的闸机开始，所到之处，都形成了动态的跟踪和记录。现场人员的实时地理位置分析，为判别工作人员操作是否合规提供了充分条件。

借助视频，综合反映出工地的实时情景并作出实时的预警和分析。诸如不明身份人员闯入，未经批准进入禁区，违规操作等，都能作为可记录、可监控、可追踪的对象。

举例来讲，管道焊接过程监控是管道施工中的核心质量控制点。可视化行为分析系统能够识别每个人的具体身份及工作场景。如质量监督员是否在场、工作人员的位置、焊接工人身份及资质确认、焊接工人操作时的气候状况、工位、是否按照工序操作、焊机是否合规、电流电压状况、送丝速度是否正常、焊缝实时的物理状态等都能通过传感器去记录和分析，从而有效地指导、预警管道焊接的质量情况。行为分析系统对于工地施工行为的智能识别，是施工作业过程合理化管理的辅助，是避险、安全生产的需要。

3 智能工地可视化的未来预测

智能工地可视化的发展分为三个阶段。第一阶段是在工地上布置摄像头，在施工办公室设置安全监控室，配置专人进行视频监控和安全管理。第二个阶段是人工智能的发展阶段，将一些简单的人脸识别技术、行为识别技术和自动报警等应用于智能工地可视化。随着网络技术的发展，还可以采用多种监控方式，将视频接入到监理单位进行异地监控。第三个阶段则是通过无线甚至卫星网络，监控面覆盖整个工程的所有工地。人工智能技术将工地的人员行为、机器作业的各种数据、环境参数等实时传输到上级中心或总部。各部门都可以实时的关注甚至介入管理，实现了真正的“运筹帷幄之中，决胜千里之外”。

但是，在目前的智能工地的试点实践中也存在着项目实施的难度。难度之一是油气管道施工作业往往在野外，网络覆盖强度不一，视频监控的数据量比较大，且行为分析服务器需要较高的运算能力，视频行为分析的成本比较高，由于高成本原因不能在工地部署实施，实时性指导变得相对困难。难度之二是施工现场的复杂性。不一样的施工任务、工地设施、视频采集角度都会造成视频中对象识别的困难。难度之三是深度学习的算法尚在优化之中，综合应用各类系统、传感器、GIS数据的实时数据还不成熟，目前的行为分析只能做简单的应用。

智能工地实施难正说明了质量监控的必要性。相信在不远的将来，卫星通信、5G技术、更成熟的工地智能设备会为智能工地可视化提供技术支持，成为石油工程建设中施工过程的合规、安全、保质高效的管理措施之一。