智能视频识别技术在港口生产中的应用探索

智能视频识别技术在港口生产中的应用探索

张启

320382198602246211，江苏 徐州 221000

摘要：近年来，港口企业高速发展，作为物流运输中的核心节点，企业的人员、设备、车辆、船舶、火车各种生产要素交织，不安全隐患众多，导致港口安全生产事故时有发生，给港口企业和国家带来巨大损失，这对港口的安全管控能力提出了更高的要求。然而港口目前现有的安全管理手段和方法仍然以人员为主，已无法满足现代化港口对效率的需求。随着云计算、人工智能、大数据、物联网、5G等信息化技术的发展，如何通过以人工智能为代表的信息技术、提高港区安全管控能力，解决安全隐患发现不及时等问题，已经成为保障港口企业安全生产的一个重要课题。

关键词：人工智能AI；深度学习算法；智能视频分析

本文以京杭运河典型的散杂货港口为例，阐述内河港口近年来的安全生产管理环境、视频监控系统应用现状及以人工智能视频识别技术为基础的信息技术在港口的应用实践。

一、视频监控系统在港口的应用现状

港口为解决及时发现、消除安全隐患以及在事故发生后的追溯，均建设了视频监控系统，安全管理值班人员在视频监控中心监视各重点位置、作业过程，一旦发现隐患，通过电话或对讲机通知生产区作业人员，以期及时消除隐患。但监控点多面广，由于人的视觉疲劳，难以长时间保持警觉，也无法实现连续监视，无法对可能的违章作业、环境异常和设备异常状态进行及时有效的监控。

如何实现连续不间断的监视，并在发现安全问题时及时发出警示信息成为港口安全生产的急迫需求。随着人工智能发展，视频智能分析应用越来越成熟，让视觉机器来实现“眼睛+大脑”功能成为可能。

智能视频分析系统通过连续监视及实时视频分析，及时发现隐患并进行识别、报警，并发出联动控制指令，控制现场设备停车，避免重大事故的发生，可为港口安生生产管理带来革新。

二、图像AI识别技术

图像AI识别技术是通过对数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容，它能够自动分析和抽取视频画面中的关键信息。通过人工智能深度学习算法，借助计算机强大的数据处理功能，对视频图像中的海量数据进行高速分析，让机器学习，识别并提供用户最关心的信息。

智能视频分析技术在安防领域中有着良好的使用场景,主要有人像和物体识别技术。人像识别主要是利用高清摄像机抓拍人像,在系统前端或后端的分析后获取人员各种结构化信息。物体识别则是包括车辆、包裹、块体、异物识别等,该类识别技术目前准确率高。

三、港口安全隐患分析

影响安全的因素一般分为人的不安全行为、环境的不安全因素、设备的不安全状态三个方面，智能视频分析技术从这三个方面着手，及早发现安全隐患因素并降低安全生产事故的概率。

针对港口的特有的安全生产管理环境，风险分析如下：

1、人的不安全行为界定

2、设备不安全状态界定

3、环境的不安全因素界定

环境因素主要包括高温天气作业、大风天气作业、冰雪天气作业、大雾天气作业等。

四、智能视频分析典型场景应用分析

科技是第一生产力，利用基于机器深度学习AI智能技术，搭建AI图像智能识别管理平台，解决港口企业安全生产管理过程中遇到的困境，提升安全生产智能化管理水平，最终减少事故发生。

根据港口特有的安全生产环境，就最突出、最急迫、最频繁的安全生产隐患提出视频智能分析应用需求，实现智能视频分析在港口安全生产管理中应用实践。

1、作业区出入口

根据港口企业的安全生产管理要求，任何人员进入作业堆场区域均需要头戴安全帽、穿反光背心，通过在作业区出入口安装智能识别摄像机，在后台服务器上运行深度学习算法，让机器学习识别安全帽，反光背芯的各种情况，动态识别进出人员遵守规定的情况，对未按规定穿戴的人员及时识别并通过现场语音提示、后台发出报警信息通知监控值人员等多种方式实现对人员的管控。

2、办公区出入口

在办公区车辆、人员出入口，安装具有车牌及人脸智能识别分析的摄像机，对进出车辆及人员进行管控。通过智能车牌识别技术，识别出车牌号，与数据库中数据进行比对，对符合放行的车辆联动挡车器抬杆放行，对未登记或黑名单中的车辆及发出警示信息提醒监控人员。通过人脸识别技术，对进入办公区的人员进行识别，实现考勤、门禁一体化管理，系统可与市公共安全数据库进行联网，实现对在逃人员的识别，提高港区安全保卫能力。

3、煤炭堆场区域

在堆场制高点，安装高空全景摄像机，实现生产、仓储堆场全景一张图可视化监控，监控点位标签叠加、报警弹窗，整体与细部联动，及时掌控港区的安全态势变化。

对煤炭堆场，高品质的煤炭大量堆放，内部会积聚大量热能，在高温天气环境，易出现煤堆自燃现象，因此需要间隔一定时间就对煤炭进行喷水降温，通过在生产区安装热成像摄像机，检测火点及煤堆的温度，联动喷水装置，实现对煤炭堆场的智能防火预警，当温度超过阈值时，立刻联动精确控制喷水，实现水资源节约，实现堆场环境智能控制。

4、主干道路

煤炭堆场区域道路一般以大型运煤车辆为主，人流与车流交织，车辆超速运行、夜晚、大雾天气时，容易出现伤人安全事故。对生产区道路的安全管理成为重中之重，通过对厂区道路进行分区，车流与人流分开管理，利用智能识别算法，在生产区道路上设置远距离热成像智能摄像机，对人员越线等情况进行监控，对越线人员发出声光报警提示信息；在道路上设置卡口测速摄像机，对运输车辆进行超速、越线检测，通过车辆管理平台与智能视频分析平台间的数据对接，将报警信息发送到车辆驾驶室，及时提醒司机并对多次出现超速的车辆进行追溯，实现对入场车辆的规范管理。

5、输煤通道运输皮带

利用智能视频识别算法，识别出皮带上的大块、锚杆、异物、跑偏、堆积等各种异常情况，在源头识别治理异物，预防皮带线撕裂。

（1）在皮带的卸载点、落煤点，对可能出现的大块、异物、铁器进行实时检测，报警并抓拍图片，并对检测到的大块及锚杆的移动轨迹进行跟踪，智能判断大块及铁器的滞留对皮带造成撕裂的趋势，发出预警，同时发出联动控制命令控制皮带停车。

（2）对皮带落煤点的下表面进行异物贯穿（撕裂）皮带的检测，对异物将皮带砸穿这样的现象进行实时检测和报警，可有效预防皮带的大面积撕裂。

（3）对皮带的上表面进行探伤检测，实现皮带表面划伤、鼓包等的损伤检测，使得整个皮带系统的检测更为准确、可靠。

6、系统平台外部接口

视频智能分析系统的研发，应采用开放的设计理念，支持主流的信息融合方式，并预留第三方平台标准接口，具备扩展性、兼容性、可靠性，识别算法能在线升级和扩展，最大限度地减少维护工作量。

结语

信息技术的发展不是一蹴而就的，应加强技术攻关，优化AI算法，提升视频AI应用深度与广度。明确建设目标，分解重点任务，分重点突破，逐步推进港口视频AI识别智能化发展。依据港口现有条件、生产能力等现状，分类推进，形成多种港口视频AI识别管理智能化发展模式。充分发挥港口的“领头羊”作用，各类应用场景因地制宜，进一进促进港口安全生产管理的创新与提升。

参考文献:

[1]王勐.智能视频分析技术在智慧安防中的应用与展望[J].智能建筑与智慧城市，2018(1)48-50.

[2]刘金海.带式输送机激光防撕裂装置设计与应用[J].江西煤炭技.2017,(03)

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