龙江水电工程智能安全巡查识别系统设计与应用

刘发辉，周 威，吉 祥，廖 勇

（1.南龙江水利枢纽开发有限公司，云南 德宏 678499；2.江河瑞通（北京）技术有限公司，北京 100097）

0 引言

云南龙江水电站枢纽工程位于云南省德宏傣族景颇族自治州芒市境内的龙江干流上，水电站枢纽工程等别为Ⅰ等，工程规模为大（1）型，工程是以发电、防洪为主，兼顾灌溉的综合性枢纽工程，并为城市供水、养殖和旅游提供了有利条件。龙江水电站的运行安全目前主要依托人工巡查方式，根据需要进行定点巡检，对发现的问题进行人工记录和上报处理，存在发现问题不及时、工作效率低下等问题，因此如何提升水电站安全巡检工作效率，保障安全运行管理是目前水电站主要问题。

龙江水电站管理信息化建设起步相对较晚，目前针对主要设备区建设了视频监控系统，业务人员可以通过视频监控对主要监控区域的设备运行状态和环境进行监视监控，随着单位视频站点建设越来越多，值班人员视频监控人工投入越来越大，但监控效率却没有很好的提升，视频监控经常存在监控不到位及分析不足等情况。随着AI技术的成熟落地，利用人工智能图像识别技术，实现对水电站内部设备是否存在漏水、漏油、冒烟、火花等现象进行自动识别，构建一套视频采集、智能分析、预警判断、预警推送的完整业务闭环系统将极大程度提升水电站智能巡查工作成效。

1 系统建设目标

系统基于人工智能（AI）领域的图像识别技术，利用视频监控图像信息，自动识别水电站内部设备运行安全及水电站坝前是否存在漂浮物和实时水位标尺识别，自动分析判别异常情况，并将异常信息自动通知给相关人员，有效地解决传统视频监控系统大量人工监控资源投入，实现实时安全自动监控，预警信息实时推送，使得视频图像监控与业务应用有效结合，充分体现人工智能技术为水电站安全管理切合实际的落地应用，全面提升相关业务部门的工作效率，节省人工成本，同时逐步提升业务管理真正智能化应用。

2 系统解决的问题

（1）实现实时不间断自动监控识别水电站内设备运行状态，并对坝前漂浮物及坝前水位进行实时在线识别，及时预警，解决传统人工巡检不连续、不及时问题。

（2）厂房内设备较多，有多个视频监控点，人工无法逐一监控到位，自动识别能够有效解决这些问题。

（3）解决人工监控异常情况全凭经验，缺乏统一的判断标准，也无异常提醒的问题。

（4）解决水电站内视频监控系统与业务应用系统脱离，大量视频监控信息无法直接有效为决策提供支撑的问题。

3 系统建设方案

3.1 总体架构设计

龙江水电工程安全巡查识别系统总体框架设计如图1所示。

图1 总体架构图

图像数据源层主要实现本项目选取的视频站图像统一自动接入到本系统。

中心应用层包括基础环境服务、存储服务、支撑服务及应用服务等内容。

基础环境服务实现系统数据存储及计算硬件资源配置，图像接收软件和消息中间件应用等。

数据存储服务主要实现图像数据库和结构化数据建设，图像数据库用于存储同步过来的图像信息和图像识别结果展示图片信息；结构化数据库主要用于存储识别的成果数据、预警信息、基础数据信息等。

支撑服务为系统中枢，是为系统的运行提供中间服务支撑，包括模型调用服务、预警分析引擎服务、标准接口服务、GIS调用服务等。

应用服务为系统应用核心，依托图像识别技术实现水电工程安全巡查图像识别服务、预警分析及推送服务、数据过程分析服务、站点模型专属场景训练服务和系统运行管理服务等。

用户层依据实际情况实现不同角色的用户应用，包括业务管理人员、辅助单位业务人员、管理员等。

3.2 系统主要应用设计

3.2.1 综合监视预警

综合监视分析将结合智能图像识别分析实现对水电工程内部设备运行状态，水电站坝前水位，及是否存在垃圾漂浮物等场景进行综合监控分析，并对结果进行预警提醒和推送，结合时间和空间进行数据过程分析。

（1）设备异常识别：利用图像识别技术，构建龙江水电站内部设备异常识别模型，通过模型建立，能够自动识别设备是否存在漏水、漏油、冒烟、火花等异常状况，通过界面能够查询设备安全识别的图像及识别成果信息。

（2）坝前水位及漂浮物识别：利用图像识别技术，构建龙江水电站水位智能识别模型，通过模型建立，能够自动识别水位对应的水尺及水位当前高程位置，判断水位预警级别，同时构建漂浮物智能识别模型，对坝前出现垃圾漂浮物进行智能识别预警。

（3）预警及信息推送：针对系统自动识别的结果，当设备出现漏水、漏油、冒烟等异常状况时，系统自动产生预警信息，当自动识别的水位高程达到设定的预警高程，系统自动产生预警信息，当识别垃圾漂浮物严重程度超过设定的限制时，系统自动产生预警信息，并进行不同颜色的标注。

针对每个视频点分析结果，如果产生预警信息，系统自动将预警信息通过短信或微信发送给相关责任人，责任人可及时处理预警信息。

图2 智能识别分析成果示意图

3.2.2 综合业务分析

综合业务分析实现对历史预警信息的分类统计、模型识别准确性及图像数据获取状态等信息综合分析。

（1）历史预警分析：针对各站点预警发生次数、通知情况等信息进行统计汇总，制定测站预警排序分析，绘制预警分析图，从而了解各站点易发生预警的分布，针对高预警频次站点重点分析其预警原因，以提高预警准确度。

（2）识别准确度分析：针对各个站点自动识别结果可信度，通过其变化趋势了解模型分析稳定性及结果的可信度变化，针对异常波动情况，及时确认实际情况，保证模型分析计算准确。

（3）图像获取状态分析：保证每一个站点的视频图像信息能够及时获取到，需要对各视频点获取视频图像信息状态进行监控，通过数据列表及图形展示当前全部视频站点的状态，包括正常和异常，对异常站点能够提供站点名录，及时通知相关人员调整完善。

3.2.3 系统管理

系统管理实现对系统用户、角色、权限配置等平台性功能管理，同时为系统各类基础信息和配置信息提供维护和配置管理，保障系统正常运行各类基础性信息的维护。

4 小结

云南龙江水电工程智能安全巡查识别系统建设将有效弥补龙江水电站智能安全巡查管理的不足，利用先进的技术支撑，为水电站安全巡查的智能化、精细化管理提供辅助支撑，全面提高龙江水电站巡查管理效率，实现智能化与实际业务的充分结合，全面提升安全巡查管理整体能力。