楊榮霞

摘要：本論文研究新人工智能技術(shù)在電力基建領(lǐng)域的應(yīng)用場景，并在此基礎(chǔ)上建立智慧工地管控平臺。智慧工地管控平臺依托與工地現(xiàn)場監(jiān)控要素相關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備及技術(shù)，實時對電力工地的項目全過程、安全、質(zhì)量、問題進行現(xiàn)場全面數(shù)據(jù)收集、分析管控，通過人工智能、大數(shù)據(jù)等信息化技術(shù)，實現(xiàn)電力工地現(xiàn)場情況實時統(tǒng)計、監(jiān)測分析及異常管理納入常態(tài)化基建現(xiàn)場管理工作當(dāng)中。從而降低人員投入，提高工作效率，使基建現(xiàn)場管理工作更具有科學(xué)性。

Abstract： This paper studies the application scenarios of new artificial intelligence technology in the field of power infrastructure， and on this basis， establishes a intelligent site management and control platform. Intelligent site management and control platform relies on Internet of Things equipment and technology related to site monitoring elements， real-time comprehensive data collection， analysis and control of the whole process， safety， quality and problems of power site projects. Through information technology such as artificial intelligence and big data， real-time statistics， monitoring analysis and abnormal management of power site situation are realized into normal state. In the field management of chemical infrastructure construction. So as to reduce personnel input， improve work efficiency， and make the management of infrastructure site more scientific.

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng);人工智能;視頻識別;智慧工地

Key words： Internet of Things;artificial intelligence;video recognition;intelligent engineering

1? 概述

1.1 研究背景及意義

近年來，電網(wǎng)投資額不斷擴大，主配網(wǎng)施工項目不斷增加，同時對于設(shè)備物資、安全管理、施工進度、施工質(zhì)量、造價信息等提出了更精細(xì)的管控要求。

在這一形勢下，傳統(tǒng)的人工巡視、手工紙質(zhì)記錄等監(jiān)管方式，已經(jīng)無法滿足電力項目高質(zhì)量建設(shè)的要求。

1.2 需求分析

在人員管理方面，通過視頻監(jiān)控、動態(tài)人臉識別、行為識別等技術(shù)，有效解決施工隊伍流動性大、工人隨意進出、身份難以驗證、人員違章制止不及時、站班會無法監(jiān)控等問題。

在現(xiàn)場監(jiān)測方面，通過環(huán)境監(jiān)測、車牌識別、智能抄表等技術(shù)，助力項目管理人員更全面、更客觀掌控工地狀態(tài)，做出更準(zhǔn)確的管理決策。

在高風(fēng)險作業(yè)監(jiān)測方面，對深基坑、高支模、機械吊裝等作業(yè)部署傳感設(shè)備，實時監(jiān)測機械設(shè)備數(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析和趨勢評估，提升人身、機械安全隱患防控效率。

在BIM應(yīng)用方面，優(yōu)化設(shè)計方案、施工人員和物料分配;開展安全技術(shù)專項方案可視化交底，提高現(xiàn)場安全管控水平;形成項目建設(shè)全過程完整數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為資產(chǎn)全生命周期管理、數(shù)字化移交、智慧運維打好基礎(chǔ)。

在問題在線管理方面，結(jié)合平臺配套的移動應(yīng)用APP，安全質(zhì)量的日常巡查、發(fā)布存在問題、反饋整改進度、問題復(fù)查閉環(huán)均可在現(xiàn)場實時開展，有效避免安全質(zhì)量管理出現(xiàn)“兩張皮”情況。

同時，需與“6+1”、現(xiàn)場移動APP等業(yè)務(wù)平臺實現(xiàn)了互聯(lián)互通，實現(xiàn)了網(wǎng)、省、地和項目四個層級數(shù)據(jù)的抓取、歸集、統(tǒng)計與呈現(xiàn)，可以滿足不同管理人員的運營管控需求。

1.3 研究內(nèi)容及目標(biāo)

本項目主要通過運用“云大物移智+BIM”等先進技術(shù)，打造了智慧工地管控平臺，實現(xiàn)了對施工現(xiàn)場人、機、物、法、環(huán)等元素實時監(jiān)控、動態(tài)采集、識別預(yù)警，實現(xiàn)項目全周期安全、質(zhì)量、進度可觀、可測、可控。建立涵蓋多個區(qū)域、電壓等級為基本粒度單位的分析工地現(xiàn)場管理對象，通過集成與工地現(xiàn)場有關(guān)的各種信息包括，對項目全過程管理、項目管理人員、勞務(wù)人員、進出車輛、現(xiàn)場施工人員行為、電表，水表表信息等動態(tài)信息，達到對工地人、機、物、法、環(huán)等各類信息的全面實時智能分析、監(jiān)測分析、實時識別、及時告警、質(zhì)量評價。

主要研究內(nèi)容如下：

①建立智慧工地管控模型。

②建立智慧工地管控平臺。

2? 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

2.1 應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計

2.2 應(yīng)用功能描述

智慧項目管控平臺實現(xiàn)的功能包括項目總覽、環(huán)境監(jiān)測、設(shè)備監(jiān)測、現(xiàn)場監(jiān)管等。

①項目管理。對項目概況、人員管理、質(zhì)量管理、安全管理、監(jiān)理管理、文檔管理進行高效管理，通過圖形數(shù)據(jù)，實時動態(tài)統(tǒng)計分析，方便管理人員實時了解項目信息，減少質(zhì)量和安全隱患，掌握整個項目運轉(zhuǎn)情況。

②環(huán)境監(jiān)測。通過實時監(jiān)測現(xiàn)場溫濕度、揚塵PM值、風(fēng)速、火災(zāi)、噪音、天氣等施工環(huán)境，分析數(shù)據(jù)預(yù)判環(huán)境變化，自動啟動環(huán)境調(diào)節(jié)設(shè)備，保證現(xiàn)場人員施工環(huán)境安全。

③危大工程監(jiān)測。通過實時監(jiān)測并記錄塔吊、深基坑、高支模、設(shè)備資產(chǎn)等危大工程實施狀態(tài)信息，開展大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析和趨勢評估，超出正常值時即刻預(yù)警，提升人身、機械安全隱患防控效率。

④現(xiàn)場監(jiān)管。利用視頻監(jiān)控設(shè)備對現(xiàn)場視頻監(jiān)控、站班會、安全行為監(jiān)控、電子周界識別、車輛識別、車輛運輸監(jiān)測、門閘、用水用電管理、移動安全質(zhì)量監(jiān)測等現(xiàn)場情況進行監(jiān)管，實時記錄現(xiàn)場人員和設(shè)備行為信息，預(yù)警現(xiàn)場異常情況，保障人員作業(yè)安全。

⑤高級應(yīng)用功能。能與相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)對接，實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)聯(lián)動分析、動態(tài)監(jiān)控管理KPI，并集成BIM的輕量化應(yīng)用。

利用VR、無人機、紅外熱成像技術(shù)、3D打印、智能機器人等智能巡檢設(shè)備實現(xiàn)智能應(yīng)用場景管控和建設(shè)功能。

2.3 系統(tǒng)部署

為了適系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜、業(yè)務(wù)規(guī)則多變、信息多系統(tǒng)發(fā)布的需要，應(yīng)系統(tǒng)平臺部署采用分布式多層結(jié)構(gòu)，使系統(tǒng)具有更好的移植性和擴展性。主要分為采集層、通信層、主站，圖2為分布式部署框架圖。

①感知采集層。采集層由智慧工地主站、傳感器、攝像頭、算法一體智能終端等構(gòu)成。其主要任務(wù)是完成現(xiàn)場工地數(shù)據(jù)及視頻的采集、智能識別及主站下發(fā)控制命令的執(zhí)行。

②通信層。主要是通過電力通信專網(wǎng)與公用通信網(wǎng)絡(luò)，為智慧工地主站、傳感器、攝像頭、算法一體機的雙向數(shù)據(jù)傳輸提供可靠的通信信道。

③平臺主站層。智慧工地云平臺又分為采集中心、數(shù)據(jù)中心、應(yīng)用中心三層以及貫穿主站層的安全及管理中心。其中采集中心負(fù)責(zé)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)資源管理、通訊資源管理、檔案資料管理、主站設(shè)備管理、以及與數(shù)據(jù)采集相關(guān)的功能。主要功能包括數(shù)據(jù)采集、參數(shù)維護、檔案管理、終端運維、終端升級、運行工況、報警處理、系統(tǒng)對時等功能。

數(shù)據(jù)中心基于系統(tǒng)所采集到的數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)處理、校對、審核以及異常分析等功能，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。主要包括遠程抄表、數(shù)據(jù)處理、換表處理、檔案審計、異常分析、工單處理、指標(biāo)管理與數(shù)據(jù)發(fā)布等功能。

應(yīng)用中心對工地現(xiàn)場日常管理工作的主要交互界面，主要包括人員管理、項目管理、現(xiàn)場管理、設(shè)備管理、環(huán)境管理等功能。

主站層的安全及管理中心主要提供系統(tǒng)的權(quán)限認(rèn)證、密鑰管理、網(wǎng)絡(luò)平臺、服務(wù)監(jiān)控以及日志查詢等系統(tǒng)管理功能。

2.4 軟件體系架構(gòu)

為了構(gòu)建安全性、可靠性、可伸縮性、高可用性和擴展性的應(yīng)用系統(tǒng)平臺，系統(tǒng)采用SOA（Service-Oriented Architecture）面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)，避免產(chǎn)生信息孤島，實現(xiàn)系統(tǒng)資源最大限度利用，降低企業(yè)數(shù)據(jù)整合的成本[18]，同時也方便以后的擴展。具體實現(xiàn)上，在系統(tǒng)平臺的應(yīng)用架構(gòu)上通過成熟、標(biāo)準(zhǔn)J2EE（Java 2 Enterprise Edition）架構(gòu)實現(xiàn)，在數(shù)據(jù)采集處理上采用C/C++開發(fā)。

J2EE體系結(jié)構(gòu)通常包括客戶端、展示層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)存儲層等。圖3為軟件架構(gòu)圖。

①客戶端：系統(tǒng)的應(yīng)用操作端采用瀏覽器模式（Browser），對于一些必須插件，通過JAVA Web Start技術(shù)對客戶端的自動下載、安裝和版本升級，真正實現(xiàn)零客戶端。②展示層：采用JavaScript、Servlet、AJAX 、HTML、JSP、taglib等展示層組件，利用展示層的常用設(shè)計模式及開發(fā)框架，客戶端界面采用HTTP/HTTPS/XMLHTTP等方式與WEB應(yīng)用服務(wù)器通訊。③業(yè)務(wù)邏輯層：運行平臺采用J2EE應(yīng)用服務(wù)器，業(yè)務(wù)邏輯的實現(xiàn)是通過J2EE核心設(shè)計模式開發(fā)邏輯組件，在J2EE應(yīng)用服務(wù)器上以SOA組件的形式進行部署及運行，提供各種服務(wù)支撐系統(tǒng)功能。采用基于數(shù)據(jù)處理構(gòu)件和JDBC、O-R mapping、CMP所組成的數(shù)據(jù)持久性框架，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)進行訪問、存儲。④數(shù)據(jù)存儲層：數(shù)據(jù)庫采用ORACLE數(shù)據(jù)庫。

2.5 關(guān)鍵技術(shù)

2.5.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

本系統(tǒng)需要處理海量數(shù)據(jù)，涵蓋了我局工地的日、月、實時的海量結(jié)構(gòu)化監(jiān)測數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，這些原始數(shù)據(jù)需要進行加工計算之后才能滿足應(yīng)用的需要，因此在系統(tǒng)設(shè)計中，從數(shù)據(jù)庫選型、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)訪問頻率、業(yè)務(wù)處理邏、數(shù)據(jù)展現(xiàn)輯等方面均要考慮到數(shù)據(jù)處理效率及系統(tǒng)的性能，因此，系統(tǒng)引入及借鑒了先進的數(shù)據(jù)設(shè)計及處理思想及技術(shù)。

①文件系統(tǒng)實現(xiàn)方案。針對計量數(shù)據(jù)計算等涉及對大量的數(shù)據(jù)表的復(fù)雜的關(guān)聯(lián)查詢（卡迪爾乘積非常大、涉及的庫表多）的系統(tǒng)應(yīng)用，這些應(yīng)用嚴(yán)重占用數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的I/O及CPU、內(nèi)存資源，我們引入文件系統(tǒng)的概念，將數(shù)據(jù)存儲到專有格式的文件中。這樣可大大加快“單表”查詢速度。

②實時數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)方案。針對客戶節(jié)點需要常態(tài)訪問的參數(shù)和實時數(shù)據(jù)的應(yīng)用，我們引入了實時數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的概念，將這些客戶節(jié)點需要訪問的參數(shù)和實時數(shù)據(jù)和需長期保留的各類服務(wù)實時存在應(yīng)用服務(wù)器內(nèi)存中，把大部分業(yè)務(wù)應(yīng)用對數(shù)據(jù)庫的訪問轉(zhuǎn)變?yōu)閷?yīng)用服務(wù)器的實時數(shù)據(jù)庫的訪問，把對硬盤等存儲設(shè)備的讀寫操作轉(zhuǎn)為對內(nèi)存的讀寫操作，減少了對數(shù)據(jù)服務(wù)器的壓力，大大提高了系統(tǒng)整體性能，增強了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可用性。

2.5.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

①采用成熟的商用報表工具，進行多緯度、鉆取、切片、旋轉(zhuǎn)等多種方式的分析。②采用時間序列、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、線性回歸等多種挖掘算法中進行數(shù)據(jù)挖掘和指標(biāo)預(yù)測。③主題分析的數(shù)據(jù)根據(jù)實際情況進行單獨建模，可采用緯表設(shè)計等的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)優(yōu)化處理。④分析模型要充分考慮對前臺應(yīng)用的響應(yīng)速度，操作方式的初始化、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練過程須在后臺進行。⑤主題分析還需要滿足OLTP和即席查詢的需要。⑥根據(jù)不同分析對象的特性采用表格、圖形等多種展現(xiàn)方式。

2.5.3 集成技術(shù)

①信息集成技術(shù)。本系統(tǒng)在設(shè)計時需要根據(jù)設(shè)計的業(yè)務(wù)場景和系統(tǒng)環(huán)境選擇合適的信息集成技術(shù)開展設(shè)計工作，主要應(yīng)用的核心技術(shù)包括：SOA技術(shù)、面向?qū)ο蟮摹⒓惺叫畔⑾到y(tǒng)設(shè)計技術(shù)等核心技術(shù)。同時在設(shè)計過程中還應(yīng)注意提高相關(guān)集成應(yīng)用的質(zhì)量水平和安全性，提高服務(wù)的重用度和應(yīng)用的交互安全，在保障信息安全的前提條件下，盡可能的降低今后信息集成建設(shè)和運維的成本。

②數(shù)據(jù)集成架構(gòu)。與其他系統(tǒng)的接口方式主要通過WebService、中間庫、XML文件傳輸?shù)确绞?。對于實時性要求不高、數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)，可以采用中間庫、XML文件等方式;對于實時性要求高、數(shù)據(jù)量小的數(shù)據(jù)，主要采用WebService實時接口數(shù)據(jù)通訊等方式。

③主數(shù)據(jù)管理技術(shù)。主數(shù)據(jù)是指IT系統(tǒng)之間需要共享的、不會頻繁變化的、描述企業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)實體的數(shù)據(jù)。信息集成中非常關(guān)鍵的問題就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)源的唯一性，因此本系統(tǒng)平臺的建設(shè)必須采用主數(shù)據(jù)管理的思路進行相應(yīng)的建設(shè)。本項目遵循南方電網(wǎng)公司主數(shù)據(jù)管理的技術(shù)路線，實現(xiàn)對組織機構(gòu)、人員信息、設(shè)備臺帳、工地臺賬、電網(wǎng)拓?fù)涞群诵闹鲾?shù)據(jù)的集中存儲和管理，避免數(shù)據(jù)多頭管理、多點提供和多系統(tǒng)保存等問題。以全網(wǎng)統(tǒng)一的網(wǎng)省兩級數(shù)據(jù)資源管理平臺為基礎(chǔ)，為系統(tǒng)提供核心主數(shù)據(jù)服務(wù)。

2.5.4 人工智能技術(shù)

①人臉檢測抓拍。在監(jiān)控畫面中出現(xiàn)人臉時，可以自動檢測到人臉，然后對人臉進行摳圖處理并以元數(shù)據(jù)的方式上傳。在智能網(wǎng)絡(luò)攝像機的WEB頁面中，可以實時觀看對應(yīng)檢測到的人臉以長方形框框出。

當(dāng)同一個人臉在畫面中持續(xù)出現(xiàn)時，攝像機會根據(jù)要求扣取一張質(zhì)量最好的小圖以元數(shù)據(jù)的方式上傳，所謂的質(zhì)量最好一般是提供給平臺端人臉對比或識別使用，一般認(rèn)為正面可看到雙瞳、圖像清晰。與系統(tǒng)備案的人員圖像比對，完成人員的身份、權(quán)限識別。

②車牌識別。當(dāng)車輛經(jīng)過畫面視野時，車牌識別算法先對車輛進行檢測并跟蹤，在跟蹤過程中定位出車牌的位置，具體的車牌定位出來之后，對車牌進行預(yù)處理，如車牌的去模糊化、車牌的矯正處理等等，最后再進行車牌識別，幾個步驟相輔相成，每一個步驟都有會車牌識別的召回率及準(zhǔn)確率。

③安全帽識別。當(dāng)監(jiān)控畫面中持續(xù)出現(xiàn)時，系統(tǒng)會根據(jù)要求扣取一張質(zhì)量最好的小圖以元數(shù)據(jù)的方式上傳，所謂的質(zhì)量最好一般是提供給平臺端人臉對比或識別使用，一般認(rèn)為正面可看到雙瞳、圖像清晰。

安全帽識別算法先對人員的安全帽進行檢測并跟蹤，在跟蹤過程中定位出沒戴安全帽的人員位置，具體的人員定位出來之后，對人員進行預(yù)處理，如人員的去模糊化、人員的矯正處理等等，最后再進行人員識別，幾個步驟相輔相成，每一個步驟都有安全帽的召回率及準(zhǔn)確率。

④電子周界檢測。在整個視頻區(qū)域中由用戶自行設(shè)置的感興趣區(qū)域可以是矩形或者多邊形，當(dāng)監(jiān)控范圍內(nèi)的目標(biāo)在感興趣區(qū)域內(nèi)，并且目標(biāo)的像素變化超過預(yù)設(shè)的范圍時觸發(fā)快速移動檢測告警，同時使用告警框進行標(biāo)識，并對物體運動的軌跡加以描述，提醒相關(guān)人員注意。

3? 應(yīng)用成效

在廣州供電局指導(dǎo)下，穗能通公司智慧工地整體解決方案目前已在500千伏楚庭隧道、220千伏橄欖站、110千伏藝苑站成功應(yīng)用，實現(xiàn)了項目管理工作數(shù)字化、智能化、在線化，節(jié)約了成本，大大提升了管理效益和管理能力。

4? 展望

“云大物移智”等先進技術(shù)已深刻改變了人們的工作、生活方式，也為基建項目管理走向科學(xué)智能、集成高效創(chuàng)造了無限可能。我們期望，通過智慧工地整體解決方案，讓每一個施工者安全作業(yè)，讓每一個管理者高效從容，讓每一個項目圓滿建成，助力電力基建走向智慧、走向更好的未來！

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