AI视频监控系统在油气长输管道领域的应用分析

祁宏庚

摘 要 本文根据自己在油气管道企业的工作实践，分析当前油气管道在打孔盗油、第三方施工、高后果区管控等方面面临的形势，研究AI视频监控在该领域的应用前景，通过利用AI视频监控系统赋予管道“智慧”，实现实时监控管道周边环境、适时做出合理预判、及时采取措施应对等功能，有效解决长期困扰油气管道防控监管上的难题，为油气管道运输安全和公共安全提供有力的技术支撑。

关键词 AI;视频监控;油气;长输管道

引言

油气长输管道大多分布在荒野地带，线路分布广、管道上方“无围墙”导致管道周边第三方施工、人为破坏、重车碾压等诸多影响管道安全的问题，虽然管道企业投入了大量人力物力，但一直以来油气管道安全防护形势依然严峻。现在的人防、无人机巡线手段难以解决管道巡护“空窗期”问题，不能做到实时发现、实时告警、实时响应的有效监管。AI视频监控系统为管道赋予“智慧”，实现了实时了解管道重点部位周边环境，主要包括管道本体是否安全，是否有异常环境变化，管道周边是否有突发第三方施工，管道周边高后果区人群分布情况有无变化，管道易打孔盗油区域是否有可疑人员、车辆驻留，预警预判地质形变是否存在地质灾害风险等。

1 油气长输管道安全管理面临的形势

油气长输管道作为国家能源大动脉，具有连续输送、易燃易爆、高压等特点，因线路分布广阔，管道沿线经过区域有人烟稀少的荒野地带，有人员密集的城镇区域，还有部分与铁路、公路等公共基础设施交叉的地段。各种因素导致在这些重要区域容易出现突发第三方施工、重车碾压以及打孔盗油等事故，给油气管道安全运行带来极大的压力。

1.1 打孔盗油风险大，管道安全保卫形势严峻

一是打孔盗油更加专业化，犯罪分子作案目标清晰，定位准确，作案时间短暂，使得企业和公安机关难以在短时间内发现盗窃行为。二是打孔盗油更加隐蔽，犯罪分子打孔盗油常在夜间作案，作案区域多选择野外人烟稀少且有掩体的地段，盗油后常变换地点，不易被发现。三是逐步成团伙化、职业化作案。

1.2 城镇化扩张，高后果区管理难度加大

随着我国城镇化持续推进和油气管道的快速建设，管道经过区域存在交叉并行的公里、铁路、住宿区，一旦管线失效将发生管道泄漏燃烧爆炸等重大事故，造成人员伤亡、财产损失、环境污染，给企业的管理带来了新的压力和挑战。

1.3 第三方施工持续增多，威胁管道安全

一是施工单位未告知管道企业，私自在管道上方机械施工威胁管道安全。二是施工人员明知管道情况，施工过程中野蛮施工威胁管道安全。三是施工现场监管不到位，施工人员未按方案施工破坏管道[1]。

2 AI视频监控概述

2.1 AI技术概述及发展趋势

人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）通过普通计算机程序来呈现人类智能。AI的核心问题包括建构能够跟人类相似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。随着时代的发展，人工智能最近几年发展得如火如荼，学术界、工业界、投资界各方一起发力，硬件、算法与数据共同发展，不仅仅是大型互联网公司，包括大量创业公司以及传统行业的公司都开始涉足人工智能行业。尽管最近一年在资本市场趋冷的大环境下，AI 热度有所下降，但从长远来看，人工智能在各行各业获得越来越广泛的应用一定是社会发展最大的趋势之一。

2.2 AI视频监控系统

近年来，监控技术大量运用于油气长输管道的安防监管，如第三方施工、风险点、高后果区等重点部位，但随着摄像头数量的增加，海量数据处理与信息安全问题成为困扰管道监控走向更加光明前景的“绊脚石”。因此，为了破解这些难题，在管道视频监控中融合AI等信息技术成为主流选择[2]。

AI视频监控系统采用人工智能深度学习技术、大数据技术，利用边缘计算、图像结构化、图像大数据等手段，让监控视频可以做到随时调用、检索、分析、应用。AI视频监控系统侧重于提前主动出击，侦查预先设定好的可疑情况，及时处理可能发生的危险。概括起来，就是用人工智能升级传统监控系统，给长输管道装上“视神经”和“超级大脑”，让它更加智能化。

3 AI视频监控系统在油气长输管道领域的功能实现

3.1 系统构成

管道AI视频监控系统由前端子系统、传输系统和监控中心系统三部分组成。①前端子系统：为视频采集系统，由实现各种采集功能的摄像机组成。包括可见光、夜视、透雾、热成像等功能。②传输系统：即数据传输网络链路，由光缆、杆路、管道、交换机等组成。随着2020年5G技术的逐渐普及，可根据摄像机数据传输需求，配置5G无线网络。③监控中心系统平台：是油气管道智慧监控系统的核心，负责对回传视频进行24小时不间断的分析、提示、预警、决策等。主要包含AI监测识别系统和大数据分析平台。

3.2 运行原理

针对管道周边环境情况以及需要发现的业务场景，创新采用AI深度学习检测模型。利用大数据流计算分析实时行为，建立大规模数据集，训练针对特别场景的识别模型，并引入模型的自学习更新机制，对管道周边进行安全隐患的定位和及时响应能力。

基于管道周边场景，定制化选用远距离昼夜监控摄像机，全天候、实时、高效地利用机器学习技术，对管线周边的第三方施工、重车碾压、违章占压、管道打孔、盗油等场景特征（车辆、人员等关联目标的行为、开工动土的场景）进行智能监测;基于地理信息系统（GIS）和管控业务终端，进行报警地点定位和出警任务派发。

4 AI视频监控系统在油气长输管道领域的应用

4.1 功能实现

AI视频监控系统具备监控对象辨别能力、异常行为判断能力、恶劣环境识别能力等多项技术可實际运用于油气长输管道领域，具体如下：①监控对象辨别能力：使用人工智能深度学习算法，能够在摄像头转动过程中，分辨出人员和各类车辆。对于车辆能够准确区分卡车、铲车、挖掘机、小车、客车、罐车、皮卡、面包车、自行车、三轮车、摩托车等。②异常行为判断能力：大数据分析系统会实时根据人工智能图像识别结果，分析目标图片中需要检测的异常目标，抓住“时间”因素，对人员和指定目标在同一位置产生的异常行为进行告警。③恶劣环境识别能力：系统具有白天夜晚激光夜视告警、夜晚红外摄像头告警功能，尤其是在茂密的树林中也能很好地识别出目标。针对不同的应用场景，包括雨天、雾霾天、大风天等特殊天气都可以进行告警，从而实现24小时不间断地对输油管线进行全天时、全天候、高效率的保护。

该系统应用于油气长输管道，可依托地理位置高点挂载摄像头，监控中心系统平台分段安装于各输油站监控室，以便当班人员第一时间发现并处理告警信息，有效解决长期困扰油气管道防控监管上的难题，为确保油气运输安全和公共安全提供有力的技术支撑。

4.2 优势体现

AI视频监控应用于油气长输管道领域，可彰显下列5大优势：

降低误报率：AI视频监控能够轻易辨别不同种类的人和物件，例如在此区域中设定侦测「人」，则当动物及车辆经过，或者树木产生的阴影，皆不会造成误报，可减少90%的误报率。

容易设置及维护：没有AI的传统影像监控必须考虑地形、摄影机视角、感应器位置等，一旦要在设定上作任何变动都需要手动重新计算这些因素，并可能会影响其他原有的设定。相较之下，使用人工智慧侦测功能，可让系统管理者透过单一控制介面调整系统设定及摄影机，亦能随时在几分钟内调整特定区域内欲侦测的目标物件。

容易与第三方技术整合：AI的本质就是学习，并且能够自行调整成适合在各种条件下的运行状态，因此人工智慧可以轻易且即时地与第三方技术进行多层组合。例如，一旦在特定区域中侦测到目标物件，便会发出警报或连动其他可连锁的附加装置等，而这些操作都只需要通过电脑端即可完成。人工智慧影像监控系统亦能够轻易地与现有的录影装置及储存系统进行整合。

提高监控效率。由于人的大脑会自然地交替出现注意力集中和注意力分散，注意力疲劳是视频监控操作工作人员面临的一个主要问题之一。而如果通过由人工智能介入与人类合作完成，则可有效杜绝此类情况的发生，甚至更加完美。

5 结束语

从目前的发展来看，AI视频监控系统具有天然在长输管道安防措施落实方面得以应用的优势。从“看得见”到“看得清”再到现在的“看得懂”，AI技术的发展越来越趋向于实用主义。加上如今人工智能在算法与芯片领域的成熟及成本的下降，使得智能监控的商业化落地更加快速地普及，同时智能监控市场在寻求差异化竞争形成了百花齐放的形势。

参考文献

[1] 左骥，王文瀚，周媛.浅谈智能視频监控技术及其在安防领域的应用[J].科技视界，2017，15（2）：147-149.

[2] 孙泽民，吴天俊，侯润峰.浅析新形势下打孔盗油的特点与对策[J].新西部（理论版），2012，（8）：101-102.