智能視頻監(jiān)控在數(shù)字油田的應用探討

本溪市機電工程學校 劉 偉

數(shù)字油田(Digital Oilfield)用來對對油田進行虛擬表示，是油田現(xiàn)場和人文信息采用聯(lián)網(wǎng)技術匯集，從而可以探查該虛擬體并進行互動。數(shù)字油田作為一套應用系統(tǒng)連接地面與井下的閉環(huán)信息采集、雙向進行數(shù)據(jù)傳輸和處理，在油田生產(chǎn)作業(yè)進程當中實時地對勘探開發(fā)方案的執(zhí)行和相關技術的應用進行指導，作為閉環(huán)系統(tǒng)包含所有主要價值循環(huán)過程。油田智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有以下特點：(1)實時性；(2)高效性；(3)全方位性；(4)準確性。是在原有視頻監(jiān)控的基礎上配合智能視頻技術。

近年來，國內(nèi)三大石油公司投入大量資金進行油田的數(shù)字化以及智能化改造，從而來提高企業(yè)競爭力。其中，油田數(shù)字化一個重要部分是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的構件。不斷需要對一般智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的架構與技術特點進行考慮，而且要對石油行業(yè)工作環(huán)境進行分析。2000年，美國國際高級研究項目署對HID(Human Identification at Distance)遠距離人臉識別項目進行了資助。EMW公司的IVM智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)采用用先進的視頻圖像處理技術，能夠對潛在的危險事件進行實時、自動化檢測、識別，對多種事件和行為進行進一步的偵測。

北京大學視覺與聽覺信息處理國家重點實驗室主要研究高度智能化的機器感知系統(tǒng)，并在智能機器人、三維視覺信息處理、言語聽覺技術等領域都有很多研究成果[1]。

1.智能視頻監(jiān)控的關鍵問題

對油田現(xiàn)場進行智能視頻監(jiān)控的目標是使用機器代替人來監(jiān)視場景及目標，智能視頻監(jiān)控主要理論是計算機視覺。MIT AI實驗室通過對對景物3D重建，通過圖像得出形狀信息劃分三個表象階段，分別為低層視覺、中層視覺和高層視覺。

主要問題如下：

(1)對運動目標進行快速檢測、跟蹤，分類及識別實時魯棒的運動目標技術。

(2)基于移動攝像機的視頻監(jiān)控。

(3)檢測異常事件、對未來事件進行預測及報警。

(4)非接觸式身份識別。

(5)運動分析以及行為理解。

2.智能視頻監(jiān)控中的運動目標檢測算法分析

2.1 相鄰幀差法

在運動目標檢測中最常用的算法是相鄰幀差法。該方法處分前景和背景圖像是利用處于運動狀態(tài)的物體在圖像序列相鄰兩幀圖像中出現(xiàn)比較明顯的差值圖像實現(xiàn)的。這種方案相對簡單，假設差分圖像為Di( i, j)，第t+1幀和第t幀圖像在(i, j)分別為ft+1(i, j )、ft( i, j)，進行二值得到的結果是Wt( i, j)，那么得到查分運算公式如下：

相鄰幀差法基本要求：目標區(qū)域內(nèi)噪聲較小，速度不為0，亮度變化明顯，背景基本無變化。采用相關方法來補償全局運動，如坐標變換法、塊匹配法區(qū)域差分雙差分，雙差分法等。雙差分法主要利用噪聲在時間域上表現(xiàn)為難重復，孤立噪點采用相乘處理來消除。

2.2 光流法

光流是空間運動物體被觀測面上的像素點在運動時產(chǎn)生的瞬時速度場，包含了物體結構、動態(tài)行為重要信息，光流通常通過相機運動、目標運動或兩者同時運動產(chǎn)生。光流法主要分為三類：基于頻域的方法、基于梯度的方法和基于匹配的方法。

(1)基于頻域的方法

借助速度可調的濾波組來對相位和頻率信息進行輸出，對初始光流估計具有很高的精確度，但是計算復雜，可靠性評價較差。

(2)基于匹配的方法

該方法有兩種：基于區(qū)域的方法、基于特征的方法。

1)基于區(qū)域的方法

主要用在視頻編碼中，先定位類似的區(qū)域，然后對光流通過相似區(qū)域的位移進行計算，存在光流不稠密的特點。

2)基于特征的方法

不斷定位和跟蹤目標主要特征，具有魯棒性特點，缺點是光流很稀疏，不容易進行特征提取和精確匹配。

(3)基于梯度的方法

利用圖像序列的時空微分來對2D速度場進行計算。主要是光流計算時的可靠性評價因子的選擇和可調參數(shù)的人工選取[2][3]。

3.智能視頻監(jiān)控在數(shù)字油田的應用

3.1 油田應用的現(xiàn)狀

(1)新疆油田

新疆油田比較早的對幾個沙漠油田進行數(shù)字化建設進行實施，，但是對于老區(qū)塊基本還沒有實現(xiàn)自動化。需要對老區(qū)推廣油田數(shù)字化改造從而來保證生產(chǎn)安全。

(2)遼河油田

遼河油田進行油氣生產(chǎn)數(shù)字化建設只存在比較小的規(guī)模，很多老區(qū)基本沒有對數(shù)字化系統(tǒng)建設進行開展。

(3)塔里木油田

塔里木油田是國內(nèi)第二大油田。數(shù)字化建設發(fā)展具有不均衡的特點，現(xiàn)場采集部分自動化程度低，具有較大的系統(tǒng)建設缺口。

3.2 油田的數(shù)字化建設的特點

(1)油區(qū)生產(chǎn)現(xiàn)場信息網(wǎng)絡基礎薄弱

很多油區(qū)離城市比較遠，處于比較偏僻的山區(qū)、戈壁或沙漠，能夠依托的社會通信資源十分稀缺，油田自主進行網(wǎng)絡投資建設費用高。所以，老油田生產(chǎn)現(xiàn)場網(wǎng)絡基礎薄弱，嚴重阻礙了數(shù)字化的進程。

(2)數(shù)字化覆蓋率較低、建設不平衡

數(shù)字化覆蓋率比較低；油水井、老區(qū)塊較低、氣井、新建區(qū)塊具有較高的數(shù)字化。

(3)信息化以及自動化融合力度不夠

數(shù)據(jù)和信息的利用和服務方面利用深度不夠；數(shù)據(jù)分析方法欠缺；沒有很好的形成數(shù)據(jù)為油田生產(chǎn)服務的意識，油田信息化、自動化脫節(jié)嚴重，沒有把生產(chǎn)分析優(yōu)化還有信息化缺很好的結合。

所以對油田數(shù)字化進行建設要分析油田各自的特點來進行改造，不但數(shù)字化數(shù)據(jù)采集生產(chǎn)流程，而且整合和改組上游行業(yè)更高層次，從而使油田智能化加強。數(shù)字化方面需要包含生產(chǎn)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)實時采集、現(xiàn)場故障分析還有及時診斷等業(yè)務，主要目標是：提高油田勞動效率，降低勞動強度，對以人為本的理念進行落實；對勞動組織模式進行優(yōu)化，減少用工量，降低生產(chǎn)成本；實時對油氣田的各項數(shù)據(jù)進行了解，從而作整體的分析與管理。

3.3 數(shù)字油田智能監(jiān)控系統(tǒng)方案設計

(1)智能視頻監(jiān)控硬件方案

油田智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)包括前端圖像數(shù)據(jù)采集、編碼壓縮傳輸、軟件解碼、圖像數(shù)據(jù)分析、報警聯(lián)動、系統(tǒng)整合、后端存儲控制等功能。按照油田的現(xiàn)狀和系統(tǒng)的要求，得到了油田視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基本結構圖[4](見圖1)。

(2)智能視頻監(jiān)控組網(wǎng)方案

組網(wǎng)方案見圖2。方案實施方法如下：

①在監(jiān)測點各安裝一臺紅外網(wǎng)絡高清攝象機，有兩個監(jiān)測點攝像機使用云臺進行控制。

②視頻信號采用以太網(wǎng)方式傳輸?shù)奖O(jiān)控中心，接著送到以太網(wǎng)交換機上，再連接到服務器還有不同部門的電腦。

圖1 視頻監(jiān)控系統(tǒng)結構圖

圖2 智能視頻監(jiān)控組網(wǎng)方案圖

③服務器把視頻信號傳送到電視墻并顯示出來，數(shù)據(jù)傳輸?shù)酱疟P陣列存儲起來。

(3)智能視頻監(jiān)控設備

①一體化攝像機：光學變焦大于18倍，當油田井場油井數(shù)目大于3口的時候，攝像機需要配套云臺。

②智能分析視頻服務器：具備視頻接入端口，圖像識別功能，控制電纜接口，TCP/IP傳輸協(xié)議，WEB管理，系統(tǒng)維護、升級功能。

③輔助照明燈。

4.結論及建議

智能化視頻監(jiān)控系統(tǒng)在加快國內(nèi)油田業(yè)務領域的信息化建設還有提高企業(yè)整體管理水平方面具有重要意義。針對油田不同的特點，以及考慮相關費用，采用具有較高精度的目標檢測算法，并應用相關的硬件設備進行系統(tǒng)的構件，并且提出合理化的組網(wǎng)方案。為了加快國內(nèi)油田數(shù)字化建設的進程，需要著重研究視頻檢測系統(tǒng)所獲取的數(shù)據(jù)如火如荼來對事件進行評估，以及保證數(shù)據(jù)的實時性和可靠性。

[1]Kim,IS.Intelligent Visual Surveillance-A Survey.International Journal of Control Automation and Systems,2010,8(5):926-939.

[2]王素玉,沈蘭蓀,李曉光.一種用于智能監(jiān)控的目標檢測和跟蹤方法[J].計算機應用研究,2008,25(8):2393-2395.

[3]張海青,李厚強.基于蒙特卡羅方法的目標跟蹤[J].中國圖像圖形學報,2008,13(5):937-938.

[4]張文香.面向數(shù)字油田的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)[D].甘肅:蘭州理工大學,2012.