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人工智能在燃氣管道工程管理中應(yīng)用

前言:想要寫出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了人工智能在燃氣管道工程管理中應(yīng)用范文,希望能給你帶來靈感和參考,敬請閱讀。

人工智能在燃氣管道工程管理中應(yīng)用

摘要:結(jié)合燃氣管道工程施工過程的現(xiàn)場管理難點,進行智能管理技術(shù)可行性和應(yīng)用場景等方面的研究。針對典型應(yīng)用場景如施工人員實名制和現(xiàn)場事件管理等,采用人臉識別算法和目標(biāo)檢測算法給出了“數(shù)字監(jiān)管”的技術(shù)方案,體現(xiàn)了人工智能燃氣工程安全、質(zhì)量和文明施工管理方面的有效應(yīng)用。

關(guān)鍵詞:燃氣管道;智能管理;管道工程;典型應(yīng)用

上海燃氣每年管道工程開工項目超過4000項,分包隊伍80家,在冊施工人員約3000名。項目數(shù)量多,小項目占比高且周期短,人員流動大,安全質(zhì)量要求高,所以迫切需要運用數(shù)字化方式來探索施工管理新路子。通過人工智能(AI)、大數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)和方法,對燃氣配套管線工程施工過程中的工程質(zhì)量以及現(xiàn)場施工安全進行智能管理技術(shù)可行性和應(yīng)用場景等方面的研究。將人工智能運用于施工人員實名制管理和安全質(zhì)量管理。

1智能管理應(yīng)用場景

1.1施工管理智能應(yīng)用

(1)施工人員實名登記。通過讀卡設(shè)備采集人員身份證信息并存入數(shù)據(jù)庫,現(xiàn)場采集人臉圖片,并在線應(yīng)用人臉比對算法驗證身份,身份無法識別的做出預(yù)警提示。(2)施工人員安全培訓(xùn)記錄。通過人臉識別算法進行人員識別,完成施工人員培訓(xùn)簽到管理。(3)施工人員持證上崗查驗。在現(xiàn)場通過手持設(shè)備拍攝被查驗人員人臉照片,通過人臉比對算法驗證身份,實時獲取用工登記及持證信息。(4)特種設(shè)備操作人員上崗操作證登記及查驗。掃描特種設(shè)備上崗證,自動識別獲取證件信息,并與數(shù)據(jù)庫連接進行登記,以供查驗。(5)人臉識別考勤。通過人臉識別算法進行施工人員、監(jiān)理人員現(xiàn)場簽到管理。(6)陌生人員預(yù)警。對施工現(xiàn)場人員進行人臉識別掃描,發(fā)現(xiàn)未登記的陌生人員做出預(yù)警提示。(7)施工機械、設(shè)備等特種設(shè)備合法證件驗證。通過掃描特種設(shè)備證件自動獲取證件信息進行登記,并與第三方系統(tǒng)對接在線比對證件的合法性。

1.2施工安全智能應(yīng)用

(1)進入閥室、下井或動火等帶氣作業(yè),專人指揮、監(jiān)護檢測。在預(yù)先劃定的帶氣作業(yè)區(qū)域,使用錄像設(shè)備采集圖像并調(diào)用人體檢測算法,檢測是否有專人在現(xiàn)場進行指揮、監(jiān)護。(2)大型設(shè)備作業(yè)(如吊車、挖機)安全警戒區(qū)域監(jiān)測。在預(yù)先劃定的大型設(shè)備作業(yè)安全警戒區(qū)域,檢測是否有人員闖入。

1.3施工質(zhì)量智能應(yīng)用

(1)地下管線施工敷設(shè)警示帶檢測。地下管線施工時通過目標(biāo)檢測算法檢測是否敷設(shè)警示帶。(2)燃氣管道焊接數(shù)據(jù)異常檢查。系統(tǒng)錄入焊接數(shù)據(jù),通過預(yù)設(shè)的判斷邏輯智能分析焊口記錄數(shù)據(jù),自動發(fā)現(xiàn)焊接日期異常、環(huán)境溫度不變或波動很小、兩道焊口之間時間間隔明顯過短、口徑錯誤、材料批次錯誤、冷卻時間與口徑不匹配等問題。(3)燃氣管道焊接X光片檢查。通過計算機視覺算法對X光片進行分析,發(fā)現(xiàn)底片拍攝的質(zhì)量問題:焊縫缺陷位置未標(biāo)注、底片編號問題、焊口號問題、黑度不足等。

1.4文明施工智能應(yīng)用

通過目標(biāo)檢測算法實現(xiàn):施工現(xiàn)場施工銘牌檢測和施工現(xiàn)場施工護欄連續(xù)性檢測。

1.5安全防護智能應(yīng)用

通過目標(biāo)檢測算法實現(xiàn):施工人員危險作業(yè)安全繩檢測(高空等作業(yè)時須佩戴安全繩)、作業(yè)安全帽檢測、作業(yè)工作服檢測和夜間施工反光服檢測。

2技術(shù)方案

2.1技術(shù)架構(gòu)

針對智能應(yīng)用場景,采用技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。智能服務(wù)是核心,可以通過人臉識別、目標(biāo)檢測和軌跡跟蹤等來實現(xiàn)。其應(yīng)用過程分為4個階段:(1)數(shù)據(jù)采集。視頻從攝像頭傳輸?shù)郊写鎯υO(shè)備中。(2)數(shù)據(jù)處理。視頻數(shù)據(jù)處理設(shè)備從存儲設(shè)備中讀取視頻,利用視覺算法庫進行視頻編解碼、圖像去噪、圖像增強等預(yù)處理,并打標(biāo)簽形成訓(xùn)練樣本庫,存放到集中存儲設(shè)備中。(3)模型訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)。按實際應(yīng)用場景需求配置模型訓(xùn)練的AI-GPU集群,選擇模型并配置參數(shù),對結(jié)果進行評估;再根據(jù)結(jié)果不斷調(diào)整參數(shù)或模型,直至結(jié)果最優(yōu)。(4)模型應(yīng)用。訓(xùn)練好模型后,加載到視頻分析服務(wù)器運行,算法自主檢測違規(guī)行為并向系統(tǒng)推送預(yù)警。經(jīng)過多次在燃氣工程現(xiàn)場進行測試和調(diào)優(yōu),我們提出了針對不同外部條件下的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、模型應(yīng)用的技術(shù)方案。

2.2數(shù)據(jù)采集

針對不同外部條件下的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、模型應(yīng)用所使用的技術(shù)方案,最后對模型訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)所應(yīng)用到的關(guān)鍵技術(shù)進行必要的闡述。采用PyTorh、Mask-RCNN以及YOLOv3等與人工智能相關(guān)的技術(shù)支撐應(yīng)用場景。(1)移動巡查記錄儀。設(shè)備支持錄像、數(shù)據(jù)上傳等功能,重量輕,體積小,攜帶方便??梢允褂帽驹O(shè)備用于現(xiàn)場移動位置的視頻采集。(2)定點布控球。定點布控球內(nèi)置3G/4G模塊、GPS/北斗模塊、高性能鋰電池組,可安裝在車輛或其他需要布控的特殊位置。可以使用本設(shè)備用于現(xiàn)場定點位置視頻采集。

2.3數(shù)據(jù)傳輸

數(shù)據(jù)傳輸方案的選擇受現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)的制約:現(xiàn)場的3G/4G/5G信號強弱,是否有WIFI,是否有有線網(wǎng)絡(luò)等。從傳輸?shù)目煽啃院退俣葋碇v,優(yōu)先選擇順序依次是:有線網(wǎng)絡(luò)、WIFI、5G、4G和3G。如果不具備網(wǎng)絡(luò)條件,那只有采用離線的方式:采集的視頻在本地完成存儲后,通過U盤等移動介質(zhì)人工傳到分析系統(tǒng)進行模型應(yīng)用。

2.4模型應(yīng)用

模型應(yīng)用所采用的技術(shù)方案依賴于:網(wǎng)絡(luò)條件、所應(yīng)用場景的實時性要求、所應(yīng)用場景模型的復(fù)雜程度和同時接入的視頻路數(shù)。這4個因素決定了在實際應(yīng)用過程中是采用現(xiàn)場邊緣計算、后臺集中運算還是兩者相結(jié)合。(1)現(xiàn)場邊緣計算?,F(xiàn)場邊緣計算的目的在于有效分擔(dān)后臺集中運算的壓力,提高分析結(jié)果輸出的實時性,減少視頻傳輸帶寬,節(jié)省網(wǎng)絡(luò)成本。(2)后臺集中運算。與邊緣設(shè)備相對應(yīng),采用后臺集中運算可以支持更多的視頻路數(shù),也可以支持更復(fù)雜的算法模型。這一切均依賴于其強大的運算能力和對網(wǎng)絡(luò)帶寬的大量消耗。(3)現(xiàn)場邊緣計算+后臺集中運算。相較于現(xiàn)場邊緣計算或后臺集中運算單獨應(yīng)用方案,更推薦現(xiàn)場邊緣計算+后臺集中運算技術(shù)方案。這種方案可以降低后臺集中運算的硬件和帶寬成本,也兼顧了模型運算的實時性。

3典型應(yīng)用及其技術(shù)實現(xiàn)

選擇了3個典型應(yīng)用場景進行技術(shù)實現(xiàn)。一旦檢測到上述預(yù)警事件,將向系統(tǒng)推送預(yù)警信息,供管理人員查看及處理。

3.1人臉識別考勤

很多應(yīng)用場景中都用到了人臉識別技術(shù),如:施工人員實名登記、安全培訓(xùn)的簽到管理、持證上崗查驗等。在崇明花博會燃氣工程施工現(xiàn)場進行了人臉識別測試,智能發(fā)現(xiàn)合法登記人員用綠色框進行定位,發(fā)現(xiàn)陌生人員用紅色框進行定位。

3.2施工護欄連續(xù)性檢測

在燃氣工程作業(yè)場地中要按規(guī)范要求安裝防護欄桿并保證防護欄桿的連續(xù)性,在施工現(xiàn)場進行了安全護欄不連續(xù)檢測測試。智能發(fā)現(xiàn)安全護欄不連續(xù),對間隙用紅色框定位。

3.3施工人員作業(yè)安全帽檢測

為了有效避免在燃氣工程作業(yè)過程中工人不佩戴安全帽而引發(fā)的安全事故,對施工現(xiàn)場歷史錄像進行了安全帽佩戴規(guī)范檢測測試。智能發(fā)現(xiàn)有人未按規(guī)定佩帶安全帽,用紅色框進行定位。

4結(jié)語

施工人員管理和工程安全質(zhì)量管理是工程管理的關(guān)鍵點,AI的運用將有效提高燃氣行業(yè)工程管理水平:對施工人員的管理變得更簡單;能提前發(fā)現(xiàn)更多的安全隱患;質(zhì)量監(jiān)督更及時、更全面;施工過程更文明;日常運維變得更智能。整個方案既可以適用于固定位置的智能監(jiān)控,也可以適用于移動點的智能監(jiān)控;既可以適用于管線工程的智能監(jiān)控,也可以適用于燃氣附屬設(shè)施的智能監(jiān)控;既可以適用于事中及時性智能預(yù)警,也可以適用于事后全面智能核查。上海市住建委制定了《上海市建設(shè)工程施工現(xiàn)場人員實名制管理辦法》,從2021年4月1日起房屋建設(shè)、市政基礎(chǔ)設(shè)施、水務(wù)等建設(shè)工程運用信息化管理實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,互聯(lián)互通。燃氣工程尚未列入,但要密切關(guān)注、積極探索,做到規(guī)劃在前、規(guī)則在后,分步實施、落地扎實,努力打造燃氣工程應(yīng)用人工智能提升管理水平的標(biāo)桿。

作者:姚斌 單位:上海燃氣有限公司

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