視覺AI中臺在水利工程建設監管中的設計與應用

李萬林,程 洋,馬家林

(儀征市水利工程總隊,江蘇 揚州 211400)

0 引 言

視覺AI中臺作為人工智能技術在視頻監控領域的應用,目前正處于快速發展的階段。隨著算法和計算力的不斷發展,視覺AI中臺已在安防監控、城市管理、工業生產、醫療健康等多個領域得到推廣應用[1]?；谥悄茏R別和分析,能夠實現人臉、車牌的辨認等功能,用以提高監控系統的準確性和響應速度。在城市管理中,視覺AI中臺可用于交通監管、環境監測等方面[2]。例如,通過智能識別交通違章行為、監測空氣污染情況等,提供數據支持和決策參考。在工業生產中,視覺AI中臺可用于質量檢測、生產過程監控等任務。通過深度學習算法,可智能查找產品缺陷并對其分類,可有效提高產品合格率。

目前,視覺AI技術在水利工程方面的研究現狀相對較少,但正在逐漸得到重視和拓展[3]。有學者將該技術用于水質監測中的圖像分析和污染物識別中。通過分析水體圖像可以判斷水質指標和污染來源,有助于水質的實時監控[4]。也有學者將視覺AI技術融入水資源管理系統研發中,進行對水的利用與調度的智能化監測和控制分析[5]。在水利工程建設監管方面,僅利用視覺AI技術實現工人佩戴安全帽情況、建筑材料存放安全的識別等,其潛力和應用前景巨大[6]。文章重點從水利工程建設監管需求和挑戰入手,探尋與視覺AI技術相適配的突破口,進行相應中臺的框架設計分析,提出相應數據集規劃與管理要點,提出4個視頻聯網監控應用方向,為推動視覺AI在水利行業的發展提供參考。

1 視覺AI中臺的概述

視覺AI中臺是一種基于人工智能和計算機視覺技術的平臺,旨在集中管理和運用視覺相關的人工智能算法和模型,實現不同應用場景的視覺信息處理[7]。其核心任務是通過整合算法和模型資源,使得不同業務系統能夠共享、復用和協同使用視覺AI的技術能力[8]。該中臺多用于處理和分析圖像、視頻等視覺數據。通常采用模塊化和可擴展的架構,可以根據特定需求和場景進行自定義配置和功能擴展。通過將視覺AI技術與其他技術(如云計算、大數據、物聯網等)結合,視覺AI中臺可以實現更廣泛的應用和價值。它的工作原理通常涉及以下關鍵步驟:

1.1 數據采集與預處理

先從不同的數據源收集視覺數據,如圖像、視頻等。這些數據可以來自攝像頭、傳感器、存儲設備等。之后對采集到的數據進行初篩,如圖像去噪、圖像增強、分辨率調整等,以獲得更好的數據信息。

1.2 特征提取與表示

在視覺AI中臺中,特征提取是一個關鍵的步驟。它涉及將圖像或視頻信息轉換為高維信息的過程。常用的特征提取方法包括傳統的計算機視覺技術(如SIFT、HOG等)以及基于深度學習的卷積神經網絡(CNN)等。

1.3 模型訓練與優化

在視覺AI中臺中,通常需要使用大量的標注數據和訓練算法來構建和訓練模型。這些模型可以是用于分類、目標檢測、人臉識別等任務的深度學習模型。模型的訓練和優化旨在通過學習數據的模式和特征,使模型能夠準確地進行識別、分析和理解。

1.4 數據分析與應用

在視覺AI中臺中,通過將訓練好的模型應用于新的視覺數據,可以實現各種目標,如圖像分類、對象檢測、行為分析等。通過分析和解釋數據,可以提取有用的信息和知識,以用于決策支持、安全監控、智能交通、工業生產等各種應用領域。

1.5 系統集成與部署

視覺AI中臺還需要進行系統集成和部署。這包括將模型和算法嵌入到實際應用中的過程,以實現實時或離線的視覺分析和智能決策。

2 水利工程建設監管的需求與挑戰

2.1 水利工程建設監管的特點

水利工程建設監管具有復雜性、大規模性、周期性、安全性要求高、多方利益關聯和數據復雜性等特點。了解和考慮這些特點,對于合理安排監管工作和提高監管效果至關重要。

1)復雜性:水利工程建設涉及多個學科領域和專業技術,包括水文水資源、結構工程、土木工程、環境工程等方面的知識。由于工程的復雜性,監管工作需要協調不同專業的專家和技術人員進行綜合管理和評估。

2)大規模:水利工程通常涉及復雜的設備、工程結構和施工過程。監管的范圍廣泛,包括工程規劃設計、施工進度、安全質量管控等多個方面。要保證監管的全面性和準確性,需要投入大量的人力資源和技術手段。

3)長周期性:水利工程建設是一個長周期的過程,從規劃和設計到施工和驗收,每個階段都需要監管和管理。在建設期間,工程的狀態和風險都可能發生變化,需要持續的監管和跟蹤。

4)安全性要求高:水利工程的安全性對生活和經濟的影響非常重要。建設監管需要重點關注工程的安全性和穩定性,監控關鍵要素如水位、水壓、裂縫、土壤穩定性等,預防事故和減少損失。

5)多方利益關聯:水利工程建設會影響多個利益相關者,包括政府部門、工程所有者、施工單位、環保組織、當地居民等。監管工作需要平衡各方的利益和需求,確保公平、公正和可持續的建設。

6)數據復雜性:水利工程涉及大量的數據,包括水文、地質、氣象、環境等。監管人員需要對這些數據進行采集、整合和分析,以了解工程的狀態和問題,并做出合理的決策。

2.2 現有監管方法的不足和局限性

現有的水利工程建設監管方法存在人力資源投入大、數據處理效率低、信息交流困難、監測覆蓋不全和缺乏智能化手段等不足和局限性。為了提高監管效能和實現智能化監管,需要借助新興技術,如數字孿生、視覺AI和物聯網等,結合水利工程的特點,開展創新的監管方法和工具的研發與應用。

2.2.1 人力資源投入大

傳統的監管方法通常需要大量的人力資源,包括監管人員、專家和技術人員等。他們需要進行現場巡查、數據采集、分析和報告等工作。然而,人力資源的投入有限,人為因素也容易引發誤判和遺漏。

2.2.2 數據處理效率低

水利工程監管涉及大量的數據,包括水文數據、監測數據、施工資料等。傳統方法依賴于工程人員結合經驗分析這些數據,耗時且容易出錯。數據處理效率低,可能導致信息延遲和決策滯后。

2.2.3 信息交流困難

傳統監管方法中信息交流和溝通主要通過會議、報告和紙質文檔進行,這種方式通常會造成信息的滯后和傳遞的不準確性。對于跨部門、跨地區的監管工作,信息交流的困難程度加大。

2.2.4 缺乏智能化手段

傳統監管方法相對缺乏自動化、信息化手段。這使得監管結果的可靠性和準確性受到影響,同時也限制了監管效率和效果的提升。

3 視覺AI中臺應用案例

3.1 框架設計

視覺AI中臺在水利工程建設監管中的框架設計通常包括數據采集、數據處理、決策支持等模塊。數據采集模塊用于獲取工程建設全過程的相關數據。這些數據可以來自多個來源,如監控傳感器、攝像頭、無人機等。數據采集模塊負責對這些數據進行接收、存儲和管理,確保數據安全。數據處理模塊是視覺AI中臺的核心部分,用于對獲取的水利工程建設數據進行處理和分析。它包括圖像與視頻處理、特征提取與表示、數據分析與模型訓練、實時監測與預警等子模塊。決策支持模塊是搭起數據分析結果與監管決策之間的橋梁。它包括可視化展示、風險評估與預測、智能決策與推薦、報告生成與共享等子模塊。整個框架設計旨在通過各模塊協同工作,實現對水利工程建設監管的全面監測、分析和決策支持。

3.2 數據集規劃與管理

視覺AI中臺在水利工程建設監管中的數據集規劃、管理和維護方法至關重要。在開始建設監管系統之前,需要規劃和確定需要收集和使用的數據集。這包括明確監管目標、確定監測參數、確定數據采集頻率和采樣點位,并設定數據集的結構和標注需求。在數據采集階段,需要確定數據采集的來源和型式?？梢允褂脗鞲衅?、監控攝像頭、無人機等設備進行數據采集,確保數據的覆蓋范圍和及時性。同時,還需要整合和集成多種類型的數據,實現統一存儲和管理。同時,采集的數據需要經過預處理階段進行清洗和處理,以確保數據的質量和一致性。數據集的維護和更新是一個持續的過程。需要定期維護和更新數據集,包括追蹤新的數據源、添加新的標注數據、修正錯誤的標注等。這有助于保持數據集的準確性和真實性。并且在數據集管理過程中,需要重視數據使用權限及傳輸過程的安全,對于涉及地域、建筑物等需保密的信息,還應進行隱私保護。數據集管理可以鼓勵數據共享和合作,促進多方間的數據交流和合作。這有助于拓展數據集的規模和多樣性,提高監管系統的整體效果和效益。

3.3 視頻聯網監控應用案例

在水利工程建設中,視頻聯網監控可以多角度、全天候地監測施工現場的情況,及時發現并處理施工過程中的問題和隱患。在應用視覺AI中臺進行視頻聯網監控時,需要確保系統的穩定性和數據的安全性。同時,還需要與相關管理部門進行密切合作,共同建立監管標準和流程,確保監管工作的順利進行。視覺AI中臺在水利工程建設監管中的設計和應用可以包括以下幾個方面。

1)智能識別和分析:視覺AI中臺可以通過深度學習算法,識別和分析施工現場的各種對象、人員、設備等,判斷是否符合安全規范和施工要求。比如,可以識別工地內是否有越界行為,是否有人員未佩戴安全帽等。

2)實時監控與預警:視覺AI中臺可以將監控畫面實時傳輸到監控中心或相關管理部門,實現對工程建設施工現場的遠程實時監控。同時,通過人工智能算法可以預警,及時發現施工現場的異常行為和事故風險,提供預警信息和處理建議。

3)數據存儲和分析:視頻聯網監控系統可以通過視覺AI中臺對監控數據進行存儲和分析。通過對大量監控數據進行整理和分析,可以發現施工現場的隱患點、提高施工效率、改進施工方式等。

4)遠程指揮和調度:視覺AI中臺可以實現對工地現場的場外指揮和調度。通過遠程監控和智能識別,可以對施工過程中的問題進行快速定位和處理,減少人為干預的誤差和延誤。

4 展 望

視覺AI中臺在水利工程建設監管中,具有智能識別和分析的優勢。其利用深度學習算法對施工現場進行智能識別和分析,可以準確判斷安全規范和施工要求的符合情況,從而實現對施工過程的實時監控和預警。目前,視頻聯網監控結合視覺AI中臺可以實現對水利工程建設建筑施工現場的多角度、全天候監測,無論是白天還是夜晚,都能提供高質量的監控畫面,確保監管的全面性和準確性。未來視覺AI中臺在水利工程建設監管中有著廣闊的發展前景,但也面臨一些挑戰。尤其在使用視覺AI中臺進行視頻聯網監控時,需要注意隱私和安全保護的問題,對敏感信息進行處理和保護,防止未經授權的訪問和濫用?？傊?未來視覺AI中臺在水利工程建設監管中的發展方向需要結合實際需求和技術進步,不斷提高應用的準確性、智能性和效率。這將為水利工程建設的安全管理和監管提供更加可靠與高效的技術支持。