油田視頻智能分析算法中臺建設研究

摘要：隨著油田監(jiān)控系統(tǒng)在保障油田運營安全和效率方面日益重要，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控技術已經不能滿足對數(shù)據(jù)智能分析和處理的需求。旨在探討在油田監(jiān)控領域建設智能算法中臺的設計和實現(xiàn)。智能算法中臺作為PaaS層，提供智能算法的全生命周期管理服務，包括訓練、優(yōu)化、入庫和調度服務的整合方法。通過設計一個高效的中臺架構，實現(xiàn)智能算法在油田監(jiān)控系統(tǒng)中的快速應用和持續(xù)優(yōu)化。

關鍵詞：智能算法中臺；油田監(jiān)控；PaaS服務；智能視頻監(jiān)控算法

一、智能算法中臺的設計理念以及架構

（一）設計理念

中臺設計追求模塊化和組件化，以支持各種智能算法的集成和擴展。每個模塊負責特定的功能，如數(shù)據(jù)接入、算法開發(fā)、模型訓練、模型評估和部署等，除此之外，還應具備良好的開放性，支持各種算法以及數(shù)據(jù)格式，同時具備良好的可擴展性以應對不斷變化的業(yè)務需求和技術進展。目前的智能中臺基本是基于服務化架構[1]，將各個功能模塊以服務的形式提供，便于統(tǒng)一管理和調用。同時，采用標準化的接口和協(xié)議，確保不同模塊之間的互操作性和兼容性。總之，智能中臺的目的是具備智能化和自動化能力，通過引入自動化算法管理、任務調度和資源優(yōu)化等功能[2]，提升算法開發(fā)和運行效率。

（二）架構設計

數(shù)據(jù)接入層：負責從多個數(shù)據(jù)源（如油田監(jiān)控設備、傳感器、數(shù)據(jù)庫等）獲取數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)進行初步處理和標準化，以便后續(xù)算法使用。

算法管理層：核心組件，負責智能算法的整個生命周期管理，包括算法的注冊、存儲、版本控制、發(fā)布和撤回等功能。算法管理層還需提供算法的配置管理接口，使得算法能夠靈活適應不同的監(jiān)控任務和環(huán)境。

算法執(zhí)行層：負責實際執(zhí)行算法，包括算法的調度、并行化執(zhí)行、資源管理等。這一層需要能夠根據(jù)具體監(jiān)控需求動態(tài)調整算法的執(zhí)行策略和資源分配。

智能分析與優(yōu)化層：提供對算法執(zhí)行結果的實時分析、監(jiān)控和反饋，支持智能算法的在線優(yōu)化和調整，以提高算法的準確性和效率。

用戶接口與可視化層：為用戶提供友好的管理界面和可視化工具，包括算法配置、監(jiān)控任務管理、數(shù)據(jù)展示和分析等功能，使用戶能夠方便地使用和管理智能算法中臺。

（三）關鍵設計考慮

在設計智能算法中臺時，需要考慮以下幾個關鍵設計點：

可擴展性和靈活性：平臺需要支持不同類型和復雜度的算法，能夠靈活適應不同的監(jiān)控場景和需求變化。

安全性：由于涉及敏感數(shù)據(jù)和關鍵任務，平臺需具備高級別的數(shù)據(jù)安全保護措施，包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制、身份驗證等。

性能和效率：算法中臺需要高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復雜計算任務，保證算法的實時響應和高性能運行。

集成與互操作性：需要與現(xiàn)有的油田監(jiān)控系統(tǒng)和生產管理、安全管控等業(yè)務管理系統(tǒng)實現(xiàn)良好的集成，支持數(shù)據(jù)的無縫流通和共享[3]。

（四）技術實現(xiàn)手段

微服務架構：通過將不同功能模塊拆分為獨立的微服務，實現(xiàn)系統(tǒng)的靈活部署和擴展。

容器化技術：使用容器化技術，如Docker，來打包和部署算法，實現(xiàn)跨平臺的一致性和可移植性。

大數(shù)據(jù)技術：利用大數(shù)據(jù)平臺，如Hadoop、Spark，來處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)，支持復雜的數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法。

機器學習與人工智能：集成先進的機器學習和深度學習算法，實現(xiàn)對監(jiān)控數(shù)據(jù)的智能分析和預測能力。

（五）系統(tǒng)的設計

為了實現(xiàn)界面跟數(shù)據(jù)的分離，在系統(tǒng)層面上，將此平臺劃分為三層，結構如圖1所示。具體實現(xiàn)部分分為三部分：監(jiān)控部分、檢測部分、消息推送部分，如圖2所示。

系統(tǒng)在前期進行了廣泛的數(shù)據(jù)收集，并建立了詳盡的模型數(shù)據(jù)庫。通過對不同作業(yè)現(xiàn)場特征的合理分析和人工標定，系統(tǒng)制作了數(shù)據(jù)集，排除了難以識別的混淆數(shù)據(jù)，并結合傳統(tǒng)計算機視覺數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)清洗。中期階段，系統(tǒng)利用規(guī)范研究法和定量分析法確定了數(shù)據(jù)集的組成，采用直接標定和混合邏輯推理等方法優(yōu)化訓練識別模型。同時，應用畫面預處理、圖像處理、位置判定和姿態(tài)識別等技術，構建了整體識別系統(tǒng)。系統(tǒng)能夠接入實時視頻流，對作業(yè)現(xiàn)場進行實時畫面識別分析，并將結果實時存儲至數(shù)據(jù)庫和本地。隨后，系統(tǒng)在實地部署中使用實驗數(shù)據(jù)進行變量考察，分析和優(yōu)化識別過程中的難點和不足。通過完善前端顯示功能，提升用戶體驗，實現(xiàn)后端識別與前端顯示的有效協(xié)同，進一步提高識別效果并降低使用風險。

第一，系統(tǒng)在各采油作業(yè)區(qū)的視頻服務器上進行輪詢操作時，考慮了多種因素來確定輪詢策略，包括輪詢間隔、違章頻率、作業(yè)現(xiàn)場發(fā)生的可能性等參數(shù)。根據(jù)這些因素，系統(tǒng)決定重點輪詢哪些攝像頭，并確定是提取單張圖片還是連續(xù)幾幀視頻流。

第二，使用畫面預處理算法，輸入攝像頭ID后，可以輸出JPEG格式的圖像或視頻流。該算法能夠針對每一幀畫面進行一致的預處理，利用組合算法自適應調整亮度、色差和飽和度，同時考慮遠程調整攝像機參數(shù)以優(yōu)化畫面質量，適應不同的氣候條件。

第三，在區(qū)域中心，應用服務器同時進行通用違章和作業(yè)現(xiàn)場類型的并行識別，并且有效地過濾掉不相關的視頻數(shù)據(jù)源。

二、智能視頻監(jiān)控算法選擇

智能視頻監(jiān)控是一種基于人工智能技術的監(jiān)控系統(tǒng)，它能夠通過對圖像和視頻數(shù)據(jù)進行分析，自動識別目標物體、判斷其行為以及進行異常檢測等功能[4]，從而實現(xiàn)對場景的智能化監(jiān)管。

人臉識別技術[5-6]是智能監(jiān)控中十分常見的智能分析技術之一，利用智能分析網關的智能圖像處理技術，對監(jiān)控攝像頭[7]捕捉到的人臉進行檢測和識別。通過對攝像頭中的人臉進行實時分析，可以自動發(fā)現(xiàn)和識別特定目標人物，提高監(jiān)控系統(tǒng)的效能，在社區(qū)管理場景中應用十分廣泛。

行為識別算法[8]是一種用于檢測和識別目標行為的算法，它可以分析目標的運動軌跡、動作特征等信息，從而識別目標所做的動作，如摔倒、徘徊、打斗等。該算法常常用于商場、學校、公園等人員密集場景，實現(xiàn)對人物行為的識別和分類。

異常檢測算法是一種可用于監(jiān)控場景中異常情況的算法，如目標突然出現(xiàn)、行為異常等。該算法可以利用圖像和視頻數(shù)據(jù)中的背景模型、采用隨機樣本和背景差分等方法，對場景中的異常情況進行監(jiān)測和預測，并及時給出報警。異常檢測算法被廣泛應用于智能安防和工業(yè)生產等領域。

視頻監(jiān)控技術是監(jiān)控領域必不可少的一部分，智能監(jiān)控的發(fā)展就是建立在視頻監(jiān)控之上的，隨著科技的發(fā)展，視頻監(jiān)控也在不斷升級，不僅融合了網關的智能分析算法，更是結合了圖像處理、畫質優(yōu)化等多項技術。

三、油田智能算法中臺的實施與應用

油田智能管理平臺涵蓋安全管理、人員管理、設備管理、監(jiān)控管理和車輛管理等功能。

如圖3所示，人員管理分為超級管理員和普通用戶兩個級別。超級管理員擁有最高權限，可以自由查看油田各個區(qū)域的監(jiān)控。普通用戶需注冊并登錄，通過超級管理員授予的權限訪問不同模塊。

監(jiān)控管理則包括視頻監(jiān)控、視頻設備、抓拍記錄、智能監(jiān)控等模塊。如圖4所示，視頻監(jiān)控模塊記錄目前采集到的監(jiān)控視頻等內容，支持在線直接播放；視頻設備模記錄是目前油田都采用了哪些類型以及型號視頻監(jiān)控設備；智能監(jiān)控模塊則是對違規(guī)操作以及行為進行的報警處理以及監(jiān)控分析圖。

四、結語

智能算法中臺能夠實時分析監(jiān)控視頻檢測異常情況，如火災、泄漏等，及時發(fā)出警報并通知相關人員，有助于提升油田的安全管理水平。利用算法分析油田設備的運行狀況，預測設備可能出現(xiàn)故障的概率，并及時進行維護，以減少由于設備故障引發(fā)的停工和損失。利用智能算法中臺分析環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，監(jiān)測空氣質量、水質等環(huán)境指標，及早發(fā)現(xiàn)異常情況，保護油田周邊的生態(tài)環(huán)境。分析油田生產數(shù)據(jù)，優(yōu)化生產計劃和資源調配，提高油田的采油效率和生產能力。基于智能算法中臺提供的數(shù)據(jù)分析和預測模型，支持管理層進行更精準的決策，包括投資、戰(zhàn)略規(guī)劃等方面。利用數(shù)據(jù)分析協(xié)助管理層有效控制成本，優(yōu)化運營效率，并評估不同措施的經濟效益。利用智能算法中臺的數(shù)據(jù)和模擬情境，進行安全培訓和應急演練，提升員工的安全意識和應對能力。

但是，目前系統(tǒng)仍然存在不足之處，如油田監(jiān)控數(shù)據(jù)可能涉及多個來源和大量的實時數(shù)據(jù)流，數(shù)據(jù)的質量和實時性對算法的準確性和效率有重要影響。確保數(shù)據(jù)在復雜油田環(huán)境中的準確性、完整性和實時性仍然面臨挑戰(zhàn)。這些環(huán)境條件包括高溫、高壓、腐蝕等，對傳感器和監(jiān)控設備的可靠性提出了更高要求，同時也對算法的穩(wěn)定性和魯棒性提出了挑戰(zhàn)。針對當前的不足之處，期望接下來可以整合多種傳感器數(shù)據(jù)，如視頻、聲音、溫度和壓力等，以提高監(jiān)控的全面性和精確度。發(fā)展基于機器學習和深度學習的智能算法，實現(xiàn)對油田生產的自動化監(jiān)控和智能決策支持，減少人為干預和提升響應速度。利用大數(shù)據(jù)分析和預測模型，實時監(jiān)測和預測設備狀態(tài)。

總體來說，智能算法中臺在油田監(jiān)控領域的實際意義在于提升安全性、優(yōu)化生產、降低成本、提高效率，以及支持數(shù)據(jù)驅動的決策和管理。通過科技手段的應用，能夠有效應對油田生產過程中的各種挑戰(zhàn)和風險，促進整體運營的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻

[1]鐵富珍.基于改進光流法的視頻監(jiān)控中人群異常行為檢測算法[J].現(xiàn)代電子技術，2024，47（07）：45-48.

[2]王德臣，唐宇捷，趙碩.基于智能視頻分析系統(tǒng)的智能監(jiān)控系統(tǒng)構建[J].價值工程，2024，43（12）：159-161.

[3]章濤.基于媒體智能中臺架構的內容庫設計與實現(xiàn)[J].電視技術，2024，48（01）：80-85.

[4]李書嫻，柏長澤，張煜杰，等.基于深度學習的實時監(jiān)控圖像中考生異常行為自動識別算法[J].南陽師范學院學報，2024，23（03）：52-59.

[5]劉玉蕾，李永鋒，付麥霞，等.基于人臉識別的智能視頻監(jiān)控報警系統(tǒng)設計[J].電子質量，2024（01）：32-36.

[6]寇增濤.基于人臉識別的智能視頻監(jiān)控平臺設計與應用研究[J].中國管理信息化，2024，27（01）：170-173.

[7]張宏飛.基于視頻智能分析算法的社區(qū)人員異常行為識別研究[D].北京：北方工業(yè)大學，2024.

[8]陳光，喬梁，何趙亮，等.基于目標檢測的視頻分析方法研究[C]//2023年江西省電機工程學會年會論文集.江西省電機工程學會，2024：223-226.

作者單位：許斌，長慶油田分公司數(shù)字和智能化事業(yè)部；劉翔昊，長慶油田分公司安全環(huán)保監(jiān)督部地面監(jiān)督管理部；李錄兵，長慶油田分公司第三采油廠工藝研究所

責任編輯：王穎振、鄭凱津