席有强 薛继旭 孙国强 于晶晶

北京管道石家庄输油气分公司

摘要：光纤预警系统告警与视频监控技术联动应用于油气管道保护领域，能有效解决以往光纤预警处置低效、事后无法查证等难题，是一种新的预防性手段，可以有效提升管道保护工作效率，保障管道运行安全。

关键词：天然气管道；光纤预警；视频监控联动；人工智能

石家庄输油气分公司地处“京津冀”要地，天然气管道穿越高铁、高速公路、河道、人口密集型高后果区情况普遍，第三方施工损坏风险较高。2021年对陕京二线259公里管道启用光纤振动预警系统，在传统的人机联防模式下，巡护工接到电话或告警短信后到达事发现场，作业区管道管理人员根据现场风险等级给出处理措施并协调相关资源。由于光纤预警系统穿越区域条件复杂，误告警情形难以避免，导致大量无效人力物力成本的付出。还由于巡护工到达现场存在时间差，无法及时防范管道损坏事件的发生。2022年石家庄输油气分公司利用陕京二线周边2公里范围内的中国铁塔公司存量高清摄像机，采取光纤预警与视频监控两者联动，结合人工智能识别技术，用较低成本解决了这一难题。

1  联动系统路径和功能

1.1   联动系统实现路径

视频监控系统根据光纤预警系统告警信息，实时调用离事件发生地最近且最合适的高清摄像头，对准事发地点及周围进行抓图录像（包含可见光与热成像）。然后实时上传到人工智能识别系统，识别事发区域是否有大型施工机械包括挖掘机、推土机等，把计算结果、打标签后图像、录像实时推送至Web客户端和APP端（图 1）。Web客户端弹窗和语音提示告警，APP端消息推送，作业区人员可快速查看告警详情和实时视频并做出判断，如有必要APP可导航至事发位置[1]。

图 1 联动系统工作路径

1.2  联动系统工作步骤

光纤预警与视频监控联动系统处理过程主要分为四个步骤。

（1）接收光纤预警系统信息。接收光纤预警系统发出的事发地位置信息，通过系统运算识别并推送至联动系统。

（2）事发地与监控摄像头相对坐标转换。根据事发地和监控摄像头位置信息，测算并搜索最近且最合适的监控摄像头，采用三角定位法解算大地坐标，得出事发地需要联动的监控摄像头的方位、距离，根据距离和摄像头安装高度计算出摄像头下倾角（T），从而得到摄像头方位角（P）。

（3）合适倍率计算。根据事发地相对于监控摄像头的距离，结合镜头倍率曲线计算出镜头大小，系统根据该值控制镜头变倍至合适倍率（Z），确保事发地目标在视频画面中的尺寸不会过小或过大。

（4）视频监控系统联动。调用摄像头相应接口，摄像头根据计算得到的PTZ（方位角、下倾角、倍率）指向事发地目标（图 2），实现实时抓图和录像。

图 2 系统实景图

1.3  联动系统主要功能

（1）3D－GIS方式呈现管线桩位信息。系统采用直观形象的3D方式呈现管线及输气方向，以3D立体标签标示桩位（图 3）。

图 3 3D－GIS方式呈现管线桩位

（2）摄像头覆盖管线分析。因管线涉及区域场景复杂，摄像头受到树木、建筑、桥梁等物体遮挡，联动系统需统计摄像头对管线的覆盖情况，以便在联动时快速搜索最合适摄像头（图 4）。

图 4 摄像头覆盖分析

（3）定向查图功能。监控视频界面点取需要查看的位置，摄像头自动指向目标位置，可与自定义POI结合使用，由于施工机械是移动的，可以在地图上点选快速查找，结合云台控制功能进行微调，并可截存本地录像（图 5）。

图 5 定向查图示例

（4）AI识别。针对石家庄区域复杂场景中大型机械的识别，智能识别模型融入实际场景图像和视频数据后，专门对场景做了多次迭代优化，目前识别模型识别准确率从上线最初的70%提升到90%以上（图 6）。

图 6 AI识别结果

（5）APP功能。实现了管线桩位GIS呈现、告警接收导航与处理反馈，实时视频查看等（图 7）。

图 7 APP功能示例

2  现场应用实践

石家庄分公司陕京二线鹿泉至正定区间约40公里光纤预警与视频监控无缝联动，接入铁塔公司摄像头20个。投入运行三个多月，辨识高危行为260条，低风险行为101条。实例一，光纤预警系统发出机械施工告警，通过联动视频监控核实管道周边存在机械取土行为（图 8）。实例二，光纤预警告警联动视频监控系统告警下发APP，作业区段长立即赶到现场核实事件并进行处置，通过APP反馈处置结果（图 9）。

图 8 告警联动机械施工示例（高危施工）

图 9 告警联动处置结果

3  结语

光纤预警与视频监控联动系统有效解决了管道周边施工信息人工核实存在时间差的问题。通过远程确认，减少了现场核实低风险事件造成的人力浪费。实际应用中还存在农作物遮挡以及施工机械类型识别不准的问题。下一步将对系统做进一步优化，提高应用效果。①将高后果区4G摄像头接入光纤预警与视频监控联动系统，实现高低协同识别，减少遮挡物对远程确认功能的影响；②根据现场实际环境，融入不同季度不同光照条件下的图像和视频，提升AI模型识别准确率，降低误报率[2]；③发挥光纤预警信息推送与视频监控自动识别的各自优势，实现自动巡检功能，提升管道周边风险发现能力。

参考文献：

[1]李遵照，王剑波，王晓霖，董列武，刘道乾，李明，叶青.智慧能源时代的智能化管道系统建设[J].油气储运，2017，36(11)：1243-1250.

[2]王小龙.浅析人工智能在油气行业中的应用[J]. 现代信息科技，2017，1(2)：117-119.

作者简介：席有强，1985年生，工程师，2015年毕业于西南石油大学，现主要从事管道管理工作。联系方式：13393386277，654732658@qq.com。