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人工智能在燃氣管道工程管理中的應用摘要:燃氣項目數(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可行性和應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。關鍵詞:人工智能;燃氣管道;應用1智能管理應用場景1.1施工管理智能應用施工人員實名登記。通過讀卡設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,并在線應用人臉比對算法驗證身份,身份無法識別的做出預警提示。施工人員安全培訓記錄。通過人臉識別算法進行人員識別,完成施工人員培訓簽到管理。施工人員持證上崗查驗。在現(xiàn)場通過手持設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。特種設備操作人員上崗操作證登記及查驗。掃描特種設備上崗證,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。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。陌生人員預警。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警提示。施工機械、設備等特種設備合法證件驗證。通過掃描特種設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施工安全智能應用進入閥室、下井或動火等帶氣作業(yè),專人指揮、監(jiān)護檢測。在預先劃定的帶氣作業(yè)區(qū)域,使用錄像設備采集圖像并調(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。大型設備作業(yè)(如吊車、挖機)安全警戒區(qū)域監(jiān)測。在預先劃定的大型設備作業(yè)安全警戒區(qū)域,檢測是否有人員闖入。1.3施工質(zhì)量智能應用地下管線施工敷設警示帶檢測。地下管線施工時通過目標檢測算法檢測是否敷設警示帶。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),通過預設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。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文明施工智能應用通過目標檢測算法實現(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安全防護智能應用通過目標檢測算法實現(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技術方案2.1技術架構智能服務是核心,可以通過人臉識別、目標檢測和軌跡跟蹤等來實現(xiàn)。其應用過程分為4個階段:數(shù)據(jù)采集。視頻從攝像頭傳輸?shù)郊写鎯υO備中。數(shù)據(jù)處理。視頻數(shù)據(jù)處理設備從存儲設備中讀取視頻,利用視覺算法庫進行視頻編解碼、圖像去噪、圖像增強等預處理,并打標簽形成訓練樣本庫,存放到集中存儲設備中。模型訓練及調(diào)優(yōu)。按實際應用場景需求配置模型訓練的AI-GPU集群,選擇模型并配置參數(shù),對結果進行評估;再根據(jù)結果不斷調(diào)整參數(shù)或模型,直至結果最優(yōu)。模型應用。訓練好模型后,加載到視頻分析服務器運行,算法自主檢測違規(guī)行為并向系統(tǒng)推送預警。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、模型應用的技術方案。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、模型應用所使用的技術方案,最后對模型訓練及調(diào)優(yōu)所應用到的關鍵技術進行必要的闡述。采用PyTorh、Mask-RCNN以及YOLOv3等與人工智能相關的技術支撐應用場景。移動巡查記錄儀。設備支持錄像、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備用于現(xiàn)場移動位置的視頻采集。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??梢允褂帽驹O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、WIFI、5G、4G和3G。如果不具備網(wǎng)絡條件,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)進行模型應用。2.4模型應用模型應用所采用的技術方案依賴于:網(wǎng)絡條件、所應用場景的實時性要求、所應用場景模型的復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合?,F(xiàn)場邊緣計算?,F(xiàn)場邊緣計算的目的在于有效分擔后臺集中運算的壓力,提高分析結果輸出的實時性,減少視頻傳輸帶寬,節(jié)省網(wǎng)絡成本。后臺集中運算。與邊緣設備相對應,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)絡帶寬的大量消耗?,F(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用方案,更推薦現(xiàn)場邊緣計算+后臺集中運算技術方案。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典型應用及其技術實現(xiàn)選擇了3個典型應用場景進行技術實現(xiàn)。一旦檢測到上述預警事件,將向系統(tǒng)推送預警信息,供管理人員查看及處理。3.1人臉識別考勤很多應用場景中都用到了人臉識別技術,如:施工人員實名登記、安全培訓的簽到管理、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結語施工人員管理和工程安全質(zhì)量管理是工程管理的關鍵點,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施的智能監(jiān)控;既可以適用于事中及時性智能預警,也可以適用于事后全面智能核

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