加油站人工智能(AI)行为分析系统的设计与应用

刘海珍 许海滨

〔中国石油浙江宁波销售分公司 浙江宁波 315012〕

二十多年的时间，中国石油加油站经历了从加油站1.0 到加油站3.0 的跨越；经历了从业务、渠道、服务、管理、用户、数据等方面的不断演变，逐步向立体的、共享的、主动的全渠道会员服务体系转变，在规模、销量、业务范围等方面都有极大的提升。

如今，中国石油加油站业务范围包含了油、卡、非、润、气；结合汽车生产商、增值服务提供商，形成了为“车和车主”各项需求服务的加油站生态圈；结合互联网服务商，建设了微信、支付宝、95504、好客E 站APP 等移动业务平台；信息、科技元素已经广泛进入中国石油加油站3.0 时代。

加油站3.0 时代是以消费者体验为中心、大数据和其他科技驱动为支撑的广泛零售形态，是一次全新的服务升级。打造加油站3.0，即打造以加油站为平台，借助新技术和新思维，实现“加油站+互联网+N”，全面建成“人·车·生活”生态圈，助力消费者消费体验再升级。

紧跟加油站3.0 时代步伐，中国石油宁波分公司一直在建设智慧加油站3.0 方向上探索积极响应智慧加油站3.0 的政策与方针，加速信息化建设步伐，探索在新时代智慧加油站建设中的具体应用。

1 加油站经营管理存在的问题

1.1 管理人员力量不足

随着管理精细化的不断推进，造成加油站日常安全监管工作量不断增大，但管理人员数量和精力有限，给完成此项工作造成了一定困难。比如对接卸油过程的安全合规检查和营业款清点合规检查，由于人员精力限制，只能抽取部分加油站的部分时间段的录像进行稽查，且在进行此项工作中，需要回放整个工作过程，耗时费力。人员的不足和依靠人工的工作方法，对此类稽查工作的加油站覆盖范围、时间覆盖范围及效率形成了一定限制。

1.2 信息化监查手段相对滞后

随着企业规模的扩大以及管理要求的提高，加油站合规监管面临监管对象多、范围广、过程连续切动态的变化，仅仅靠传统的人工方式难以实现相对全面、全过程、全方位的有效管理。这就迫切需要利用信息化手段解决这个问题，创建新的监管方式方法，加强稽查效率，提高监管准确性。

1.3 缺少客户大数据沉淀

当前，地市公司能够掌握的客户数据有限，客户画像不清晰，无法通过大数据了解客户的详细现状、真实需求和消费习惯等信息。缺少了大数据支撑，便难以实现精准营销以及提升客户体验。

2 主要措施及做法

2.1 需求分析

2.1.1 实现安全合规性监测，提升风险防控

(1)接卸油操作合规监测包含：卸油车辆人员引导、卸油区域隔离检查、卸油车辆安全检查、布置消防器材监测、卸油车辆静电释放、卸油油管连接操作、卸油准备双人复核、卸油过程人员监管、现场复原人员监管、报警预计检测。

(2)营业款清点合规监测包含：清点环境准备检查、清点操作合规检查、清点完毕分装检查、签封行为识别检测。

(3)营业款交接合规监测包含：交接环境准备检查、运款人员身份核对、交接操作合规检查、签字交接验证检查、投币合规检测。

(4)营业款投放操作合规检测。

2.1.2 实现客户画像分析，助力加油站精准营销

(1)加油车辆统计分析包含：车型与车牌号识别统计、加油车道排队引导、车内客户下车分析、工作人员操作检测、违规行为报警检测。

(2)便利店客流与行为分析包含：客户流量统计分析、购物行为识别分析、年龄性别识别分析、工作人员服装合规性。

2.2 建设目标

进入加油站3.0 时代，为进一步提升加油站安全防控，了解客户消费行为和最真实需求，利用人工智能AI 技术，自动实现加油站行为合规性检测和人车大数据分析，增强全方位服务意识，达成客户的良好的客户体验，实现精准营销，打造未来新的品牌增值点。

2.3 建设内容

本次项目的建设内容是实现加油站视频监控AI 智能分析，包含接卸油操作合规监测、营业款清点、交接与投放操作合规检测、加油车辆统计分析、便利店客流与行为分析。项目分两期：一期试点2 座加油站，二期覆盖宁波分公司60座加油站。

2.4 设计思路

2.4.1 科技创新改革为领引

利用人工智能、大数据等先进技术，开发加油站AI 智能分析平台，向信息化、数字化、智能化转型，提升企业监管与生产效率。

2.4.2 业务需求为导向

以实际需求为导向，综合运用计算机技术、网络技术、信息处理技术、信息采集技术以及数据挖掘技术，结合加油站AI 智能分析平台建设的技术需求，开展平台建设工作。

2.5 具体措施

本次创新项目通过在宁波中石油网络和监控系统架构的基础上，在联通IDC机房部署一套AI 智能分析平台，通过AI 智能分析视频实现加油站行为合规性检测和人车大数据分析。具体的系统架构图见图1。

图1 宁波中石油网络拓扑架构

具体技术实现流程步骤：第一步：通过原有视频平台实时汇聚各个加油站监控视频；第二步：智能分析平台通过SDK 协议包从原有视频平台读取视频流；第三步：智能分析平台通过AI 算法实现加油站行为合规性检测和人车大数据分析；第四步：智能分析平台存储分析结果，实现异常报警通知。

2.5.1 系统功能

视频AI 智能分析平台主要包含视频接入和解码、视频智能分析、异常结果上报、异常报警通知、分析结果存储和综合管理后台等模块。通过各模块之间的协作，实现客户现有视频监控平台的视频接入、实时解码以及对后续各类场景智能分析算法的调度，并将异常结果上报和通知。

视频接入和解码：与加油站监控视频系统平台进行对接，读取到实时视频数据并进行解码，准备进行视频分析。

视频智能分析：根据用户设定的分析周期、分析算法对视频进行智能分析。

分析结果存储：保存分析结果，供用户查看。

异常结果上报：将分析出的异常结果上报到相关人员。

异常报警通知：可通过短信、微信公众号或者小程序方式，将异常分析结果实时通知到相关工作人员。

Web 综合管理后台：实现用户权限、系统设置、系统监控、分析结果管理、统计分析等功能。

(1)视频接入和解码。本次项目平台和加油站监控视频系统平台进行对接，对读取视频进行解码，并准备进行视频分析。同时，在管理平台配置需要进行分析的视频，并提供对导入的视频进行查看、删除等操作。视频接入支持流媒体接入和文件下载两种方式，其中流媒体接入可以支持RTSP、RTMP、HLS、FLV 等传输协议，文件下载支持通过FTP 和HTTP 两种方式。视频录像文件格式支持MP4、AVI、WMV 等常见格式；视频压缩格式支持H.264 和H.265。

(2)视频智能分析。根据前期勘查和业务的需求沟通，本次项目拟对6 大场景运行AI 智能分析，具体详见表1。

表1 加油站6大场景运行AI智能分析

续表1

(3)异常结果上报。支持两种方式对分析结果进行分发：异常结果上报和异常结果查询。异常结果上报支持通过Kafka 推送和Web URL 回调两种方式。通过后台设置需要推送的服务器地址、账号、密码和要推送的数据过滤条件后，当分析结果满足设置的条件后，就会采用设定的方式进行推送。另外，支持Web API、Http API 用于查询和下载异常分析结果。

(4)报警通知。报警通知主要分为异常行为事件报警和系统异常事件报警两种类型。当智能分析算法对视频录像进行分析时发现存在异常行为，则会进行异常行为事件报警。当系统监控程序发现系统运行异常时，则会进行系统异常事件报警。报警通知的方式主要包括手机短信、微信公众号、小程序和Web 管理后台。通过Web 管理后台，可以对不同的异常事件所要进行的处理方式进行设置。

(5)分析结果存储。根据AI 智能分析结果，将不合规的动作记录保存，并按照时间要求保存分析结果，保存的数据包括：加油站名字、不合规的动作图片、不合规内容、不合规动作发生时间、不合规动作发生地点等信息，供用户查看。

(6)Web 综合管理后台。系统管理软件为客户提供基于Web 的可视化管理界面，方便对系统进行灵活设置和查看AI 分析结果。系统管理软件主要包含以下功能：①账户管理，由管理员为用户创建账号和密码，用户登录系统；②权限管理，不同的用户分配不同内容的访问和操作权限，从而保证信息安全；③视频文件管理，根据设置导入需要进行分析的文件，并提供对导入的文件进行查看、删除等操作；④分析场景配置，可对特定位置的视频文件采用AI 分析算法灵活配置；⑤分析结果管理，提供对分析结果进行查询、详情查看、删除等操作；⑥分析结果统计，提供对各种场景事件按照日和月的统计报表和可视化图表。

2.5.2 创新点

基于中国石油宁波分公司需求与特点，在原有视频监控平台的基础上，利用AI 人工智能技术，实现智能化自动实现加油站行为合规性检测和人车大数据分析，增强全方位服务意识，达成良好的客户体验，实现精准营销，打造未来新的品牌增值点。

3 取得的效果

2021 年3 月，该系统取得了国家版权局出具的计算机软件著作权登记证书(证书号：软著登记第7097675)。通过AI 行为分析系统，自动实现加油站不合规行为监测，实现了随机抽查向全面检查转变，可以减少监管人员人工成本，提高监测效率；监管部门通过“对症下药”，有效预防不合规行为造成的危害，减少公司财产损失，避免员工受到意外伤害。此外，通过人车大数据分析和沉淀，可充分了解客户消费行为和最真实需求。

4 结束语

在“AI行为分析系统”使用期间，实现了对加油站涉及油品接卸、营业款清点交接工作的全时间段、全过程覆盖的实时监测，并在后台告警、统计，提供图片、视频让稽查人员快速的掌握加油站点的违规行为并采取纠正措施。用有限的人力结合先进技术应用，大幅提升了监管力度和效率。