鄭海爍 雷立輝 李慶 劉歡

（1.東北石油管道有限公司；2.中油龍慧自動化工程有限公司）

0 引言

在石油工程建設(shè)中，施工安全的核心要素是施工人員的安全意識、施工環(huán)境和危險源的控制。施工過程的合規(guī)操作也是保證施工安全和質(zhì)量的必要措施。視頻監(jiān)控的應(yīng)用，能夠?qū)崟r監(jiān)控施工工地各個點位的現(xiàn)場情況，通過先進(jìn)管理手段實現(xiàn)既定目標(biāo)、避免事故發(fā)生、降低施工成本、提高施工質(zhì)量、加快施工進(jìn)度。通過采用精細(xì)化管理，將安全教育系統(tǒng)、人員信息管理系統(tǒng)、人員定位系統(tǒng)、門禁管理系統(tǒng)應(yīng)用在智能工地可視化的實踐中［1］，并在數(shù)字化工地地圖上繪制“紅、橙、黃、藍(lán)”四色安全風(fēng)險點分布圖，標(biāo)注施工點的風(fēng)險源分布和危險等級，然后使用現(xiàn)場攝像頭和后方終端設(shè)備實現(xiàn)對項目建設(shè)過程的實時監(jiān)控［2］。

為全面落實中國石油天然氣集團(tuán)有限公司“大力推進(jìn)可視化監(jiān)控，盡快實現(xiàn)對輸油氣站場、管道高后果區(qū)和管道施工現(xiàn)場的視頻監(jiān)控全覆蓋”工作要求，確保工程質(zhì)量和安全，在西氣東輸管道工程建設(shè)中，逐步開展了智能工地的探索與實踐［3］。

1 智能工地可視化開展的必要性

油氣長輸管道具有地域跨度和工程量大、信息數(shù)據(jù)傳輸效率較低、物資配送和管理難度較大的特點，使管道施工和管理風(fēng)險大，施工安全管控成為重中之重［4］。強(qiáng)化施工建設(shè)過程中的監(jiān)督和檢查，增強(qiáng)參與人員的安全意識，健全施工制度是提高施工安全效率，正常推進(jìn)施工進(jìn)度，保障人身安全的必要措施［5］。

油氣管道施工建設(shè)中施工場地面積大，作業(yè)關(guān)鍵點多，雖然多路視頻同時拍攝記錄，施工過程和施工質(zhì)量可通過視頻記錄回溯及查證，但沒有智能可視化，造成人工實時判斷工作量巨大。隨著人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，視頻監(jiān)控可從多維角度展開，智能工地的可視化建設(shè)實現(xiàn)了“數(shù)據(jù)驅(qū)動流程，流程驅(qū)動業(yè)務(wù)”的模式。通過對現(xiàn)場工作進(jìn)行全過程管控，為業(yè)務(wù)管理人員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、遠(yuǎn)程協(xié)作、安全預(yù)警等提供技術(shù)支撐，達(dá)到施工過程可回溯、施工質(zhì)量可查證、項目風(fēng)險可預(yù)警的管理目標(biāo)，實施體系化的施工過程管控。

西氣東輸管道建設(shè)中油氣場站施工較為復(fù)雜，涉及工藝、土建、設(shè)備、水暖電、自控、通信等十多個專業(yè)。通過智能工地可視化項目的實施，對作業(yè)人員培訓(xùn)、安全考核、安全監(jiān)督實施全方位的監(jiān)管，對施工現(xiàn)場的工器具和物資進(jìn)行精細(xì)化跟蹤管控，嚴(yán)格把控人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)、環(huán)境的不安全因素的風(fēng)險三要素，將施工進(jìn)度、質(zhì)量、物料、安全等進(jìn)行多維度集中管理和分析決策，確保了工程建設(shè)安全優(yōu)質(zhì)地完成。

2 智能工地可視化的應(yīng)用

2.1 人體多維特征及行為識別系統(tǒng)

經(jīng)實驗表明人類肉眼對視頻的監(jiān)視有效時間僅為20分鐘，海量監(jiān)視視頻通過人工監(jiān)視難以真正起到監(jiān)控作用，所以通過計算機(jī)智能分析視頻中的對象行為成了當(dāng)今的熱點研究課題?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人體骨骼關(guān)鍵點檢測技術(shù)，近年來也取得了顯著的突破。通過人體骨骼關(guān)鍵點描述人體姿態(tài)，預(yù)測人體行為能夠預(yù)警工地上很多安全問題。人體骨骼關(guān)鍵點檢測（Pose Estimation），主要是檢測人體的一些關(guān)鍵點，如關(guān)節(jié)，五官等。通過關(guān)鍵點描述人體骨骼信息，從而預(yù)測人的行為狀態(tài)?；谌梭w識別的應(yīng)用功能分為幾個大類：

（1）視頻結(jié)構(gòu)化分析。主要對視頻進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，提取與人有關(guān)的信息并進(jìn)行結(jié)構(gòu)化存儲，便于后期查看、檢索和挖掘分析。

（2）人的統(tǒng)計識別分析。主要實現(xiàn)人數(shù)統(tǒng)計、人群密度、人體活躍度等統(tǒng)計分析。

（3）人的行為異常分析。主要實現(xiàn)入侵檢測、異常奔跑、非法尾隨、在崗離崗等異常行為分析。

（4）人的體態(tài)規(guī)范化分析。主要對一些指定規(guī)范動作或著裝要求進(jìn)行檢測，對不符合規(guī)范的行為提取和報警。

目前，適合油氣管道施工工程上的行為識別場景主要是人的統(tǒng)計識別分析、異常行為分析和體態(tài)規(guī)范化分析。具體識別有：識別工人人數(shù)、是否佩戴工帽、根據(jù)工帽識別工種、入侵檢測、異常奔跑、非法尾隨等。

2.2 智能工地可視化行為分析架構(gòu)

由于智能工地可視化發(fā)展時間短，受需求和現(xiàn)狀的約束，目前大多數(shù)工地的可視化系統(tǒng)應(yīng)用較零碎和孤立。例如，基于AI的行為分析系統(tǒng)并沒有和人員進(jìn)出控制閘機(jī)系統(tǒng)聯(lián)動，也就是說行為系統(tǒng)檢測出來的人如果沒有正面的人臉和特殊的工服辨認(rèn)，將無法識別該人的具體身份。同樣，當(dāng)前行為識別系統(tǒng)中的攝像頭之間無直接的溝通和聯(lián)系，由于建筑工地的障礙物和監(jiān)控攝像機(jī)的機(jī)位變化造成人物軌跡跟蹤不能連續(xù)計算。這些困難造成了工地上人員的行為分析是片面的，嚴(yán)重的時候甚至?xí)斐烧`判，從而降低了行為分析的有效應(yīng)用和推廣。

構(gòu)建一個相對理想的智能工地可視化平臺應(yīng)該有這樣幾個條件：

（1）有數(shù)字工地的3維圖紙及2維圖紙的基礎(chǔ)支持，這個條件目前基本上都可以達(dá)到；

（2）有全工地的環(huán)境氣候傳感器、關(guān)鍵位置或者過程的環(huán)境傳感器的實時支持，這個條件在一些重點或試點項目中能夠?qū)崿F(xiàn)；

（3）有所有工地關(guān)鍵要素的實時地理位置數(shù)據(jù)采集，這個條件可能因為沒有意識到它的重要性，目前開展不夠；

（4）有關(guān)鍵位置和關(guān)鍵過程的視頻化實時采集，這個條件在很多試點項目和關(guān)鍵施工工地上都得到了普及。

3維圖紙和 2維圖紙能夠讓可視化平臺的顯示具有一個數(shù)字化孿生體的基本支撐。工地的構(gòu)建過程通過在2維圖紙和3維圖紙的虛擬化展示下，變得立體和確定，容易想象和標(biāo)注。

布置于工地上的智能環(huán)境傳感器實時采集視頻中活物的GIS數(shù)據(jù)。視頻中正在發(fā)生的過程有了多維的支撐，讓視頻分析的對象更加容易判斷。綜合輔助行為分析讓可視化行為分析具有真正實用的功能。

2.3 智能工地可視化建設(shè)有效場景應(yīng)用

在工地的各個位置（室外和室內(nèi)）布置固定攝像頭，通過人工智能拼接或者通過鷹眼實時切換恰當(dāng)?shù)慕嵌龋瑢F(xiàn)場所有工作人員和機(jī)器的位置都實時反映在可視化監(jiān)控平臺中，工地現(xiàn)場一覽無余。

除了固定攝像頭記錄，實時追蹤人員活動軌跡的GIS數(shù)據(jù)，可實現(xiàn)動態(tài)的跟蹤和記錄。通過安全管理員工帽上的攝像頭，從安全管理員進(jìn)入工地的閘機(jī)開始，所到之處，都形成了動態(tài)的跟蹤和記錄?，F(xiàn)場人員的實時地理位置分析，為判別工作人員操作是否合規(guī)提供了充分條件。

借助視頻，綜合反映出工地的實時情景并作出實時的預(yù)警和分析。諸如不明身份人員闖入，未經(jīng)批準(zhǔn)進(jìn)入禁區(qū)，違規(guī)操作等，都能作為可記錄、可監(jiān)控、可追蹤的對象。

舉例來講，管道焊接過程監(jiān)控是管道施工中的核心質(zhì)量控制點?？梢暬袨榉治鱿到y(tǒng)能夠識別每個人的具體身份及工作場景。如質(zhì)量監(jiān)督員是否在場、工作人員的位置、焊接工人身份及資質(zhì)確認(rèn)、焊接工人操作時的氣候狀況、工位、是否按照工序操作、焊機(jī)是否合規(guī)、電流電壓狀況、送絲速度是否正常、焊縫實時的物理狀態(tài)等都能通過傳感器去記錄和分析，從而有效地指導(dǎo)、預(yù)警管道焊接的質(zhì)量情況。行為分析系統(tǒng)對于工地施工行為的智能識別，是施工作業(yè)過程合理化管理的輔助，是避險、安全生產(chǎn)的需要。

3 智能工地可視化的未來預(yù)測

智能工地可視化的發(fā)展分為三個階段。第一階段是在工地上布置攝像頭，在施工辦公室設(shè)置安全監(jiān)控室，配置專人進(jìn)行視頻監(jiān)控和安全管理。第二個階段是人工智能的發(fā)展階段，將一些簡單的人臉識別技術(shù)、行為識別技術(shù)和自動報警等應(yīng)用于智能工地可視化。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，還可以采用多種監(jiān)控方式，將視頻接入到監(jiān)理單位進(jìn)行異地監(jiān)控。第三個階段則是通過無線甚至衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)，監(jiān)控面覆蓋整個工程的所有工地。人工智能技術(shù)將工地的人員行為、機(jī)器作業(yè)的各種數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)等實時傳輸?shù)缴霞壷行幕蚩偛俊８鞑块T都可以實時的關(guān)注甚至介入管理，實現(xiàn)了真正的“運(yùn)籌帷幄之中，決勝千里之外”。

但是，在目前的智能工地的試點實踐中也存在著項目實施的難度。難度之一是油氣管道施工作業(yè)往往在野外，網(wǎng)絡(luò)覆蓋強(qiáng)度不一，視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)量比較大，且行為分析服務(wù)器需要較高的運(yùn)算能力，視頻行為分析的成本比較高，由于高成本原因不能在工地部署實施，實時性指導(dǎo)變得相對困難。難度之二是施工現(xiàn)場的復(fù)雜性。不一樣的施工任務(wù)、工地設(shè)施、視頻采集角度都會造成視頻中對象識別的困難。難度之三是深度學(xué)習(xí)的算法尚在優(yōu)化之中，綜合應(yīng)用各類系統(tǒng)、傳感器、GIS數(shù)據(jù)的實時數(shù)據(jù)還不成熟，目前的行為分析只能做簡單的應(yīng)用。

智能工地實施難正說明了質(zhì)量監(jiān)控的必要性。相信在不遠(yuǎn)的將來，衛(wèi)星通信、5G技術(shù)、更成熟的工地智能設(shè)備會為智能工地可視化提供技術(shù)支持，成為石油工程建設(shè)中施工過程的合規(guī)、安全、保質(zhì)高效的管理措施之一。