视觉AI中台在水利工程建设监管中的设计与应用

李万林,程 洋,马家林

(仪征市水利工程总队,江苏 扬州 211400)

0 引 言

视觉AI中台作为人工智能技术在视频监控领域的应用,目前正处于快速发展的阶段。随着算法和计算力的不断发展,视觉AI中台已在安防监控、城市管理、工业生产、医疗健康等多个领域得到推广应用[1]。基于智能识别和分析,能够实现人脸、车牌的辨认等功能,用以提高监控系统的准确性和响应速度。在城市管理中,视觉AI中台可用于交通监管、环境监测等方面[2]。例如,通过智能识别交通违章行为、监测空气污染情况等,提供数据支持和决策参考。在工业生产中,视觉AI中台可用于质量检测、生产过程监控等任务。通过深度学习算法,可智能查找产品缺陷并对其分类,可有效提高产品合格率。

目前,视觉AI技术在水利工程方面的研究现状相对较少,但正在逐渐得到重视和拓展[3]。有学者将该技术用于水质监测中的图像分析和污染物识别中。通过分析水体图像可以判断水质指标和污染来源,有助于水质的实时监控[4]。也有学者将视觉AI技术融入水资源管理系统研发中,进行对水的利用与调度的智能化监测和控制分析[5]。在水利工程建设监管方面,仅利用视觉AI技术实现工人佩戴安全帽情况、建筑材料存放安全的识别等,其潜力和应用前景巨大[6]。文章重点从水利工程建设监管需求和挑战入手,探寻与视觉AI技术相适配的突破口,进行相应中台的框架设计分析,提出相应数据集规划与管理要点,提出4个视频联网监控应用方向,为推动视觉AI在水利行业的发展提供参考。

1 视觉AI中台的概述

视觉AI中台是一种基于人工智能和计算机视觉技术的平台,旨在集中管理和运用视觉相关的人工智能算法和模型,实现不同应用场景的视觉信息处理[7]。其核心任务是通过整合算法和模型资源,使得不同业务系统能够共享、复用和协同使用视觉AI的技术能力[8]。该中台多用于处理和分析图像、视频等视觉数据。通常采用模块化和可扩展的架构,可以根据特定需求和场景进行自定义配置和功能扩展。通过将视觉AI技术与其他技术(如云计算、大数据、物联网等)结合,视觉AI中台可以实现更广泛的应用和价值。它的工作原理通常涉及以下关键步骤:

1.1 数据采集与预处理

先从不同的数据源收集视觉数据,如图像、视频等。这些数据可以来自摄像头、传感器、存储设备等。之后对采集到的数据进行初筛,如图像去噪、图像增强、分辨率调整等,以获得更好的数据信息。

1.2 特征提取与表示

在视觉AI中台中,特征提取是一个关键的步骤。它涉及将图像或视频信息转换为高维信息的过程。常用的特征提取方法包括传统的计算机视觉技术(如SIFT、HOG等)以及基于深度学习的卷积神经网络(CNN)等。

1.3 模型训练与优化

在视觉AI中台中,通常需要使用大量的标注数据和训练算法来构建和训练模型。这些模型可以是用于分类、目标检测、人脸识别等任务的深度学习模型。模型的训练和优化旨在通过学习数据的模式和特征,使模型能够准确地进行识别、分析和理解。

1.4 数据分析与应用

在视觉AI中台中,通过将训练好的模型应用于新的视觉数据,可以实现各种目标,如图像分类、对象检测、行为分析等。通过分析和解释数据,可以提取有用的信息和知识,以用于决策支持、安全监控、智能交通、工业生产等各种应用领域。

1.5 系统集成与部署

视觉AI中台还需要进行系统集成和部署。这包括将模型和算法嵌入到实际应用中的过程,以实现实时或离线的视觉分析和智能决策。

2 水利工程建设监管的需求与挑战

2.1 水利工程建设监管的特点

水利工程建设监管具有复杂性、大规模性、周期性、安全性要求高、多方利益关联和数据复杂性等特点。了解和考虑这些特点,对于合理安排监管工作和提高监管效果至关重要。

1)复杂性:水利工程建设涉及多个学科领域和专业技术,包括水文水资源、结构工程、土木工程、环境工程等方面的知识。由于工程的复杂性,监管工作需要协调不同专业的专家和技术人员进行综合管理和评估。

2)大规模:水利工程通常涉及复杂的设备、工程结构和施工过程。监管的范围广泛,包括工程规划设计、施工进度、安全质量管控等多个方面。要保证监管的全面性和准确性,需要投入大量的人力资源和技术手段。

3)长周期性:水利工程建设是一个长周期的过程,从规划和设计到施工和验收,每个阶段都需要监管和管理。在建设期间,工程的状态和风险都可能发生变化,需要持续的监管和跟踪。

4)安全性要求高:水利工程的安全性对生活和经济的影响非常重要。建设监管需要重点关注工程的安全性和稳定性,监控关键要素如水位、水压、裂缝、土壤稳定性等,预防事故和减少损失。

5)多方利益关联:水利工程建设会影响多个利益相关者,包括政府部门、工程所有者、施工单位、环保组织、当地居民等。监管工作需要平衡各方的利益和需求,确保公平、公正和可持续的建设。

6)数据复杂性:水利工程涉及大量的数据,包括水文、地质、气象、环境等。监管人员需要对这些数据进行采集、整合和分析,以了解工程的状态和问题,并做出合理的决策。

2.2 现有监管方法的不足和局限性

现有的水利工程建设监管方法存在人力资源投入大、数据处理效率低、信息交流困难、监测覆盖不全和缺乏智能化手段等不足和局限性。为了提高监管效能和实现智能化监管,需要借助新兴技术,如数字孪生、视觉AI和物联网等,结合水利工程的特点,开展创新的监管方法和工具的研发与应用。

2.2.1 人力资源投入大

传统的监管方法通常需要大量的人力资源,包括监管人员、专家和技术人员等。他们需要进行现场巡查、数据采集、分析和报告等工作。然而,人力资源的投入有限,人为因素也容易引发误判和遗漏。

2.2.2 数据处理效率低

水利工程监管涉及大量的数据,包括水文数据、监测数据、施工资料等。传统方法依赖于工程人员结合经验分析这些数据,耗时且容易出错。数据处理效率低,可能导致信息延迟和决策滞后。

2.2.3 信息交流困难

传统监管方法中信息交流和沟通主要通过会议、报告和纸质文档进行,这种方式通常会造成信息的滞后和传递的不准确性。对于跨部门、跨地区的监管工作,信息交流的困难程度加大。

2.2.4 缺乏智能化手段

传统监管方法相对缺乏自动化、信息化手段。这使得监管结果的可靠性和准确性受到影响,同时也限制了监管效率和效果的提升。

3 视觉AI中台应用案例

3.1 框架设计

视觉AI中台在水利工程建设监管中的框架设计通常包括数据采集、数据处理、决策支持等模块。数据采集模块用于获取工程建设全过程的相关数据。这些数据可以来自多个来源,如监控传感器、摄像头、无人机等。数据采集模块负责对这些数据进行接收、存储和管理,确保数据安全。数据处理模块是视觉AI中台的核心部分,用于对获取的水利工程建设数据进行处理和分析。它包括图像与视频处理、特征提取与表示、数据分析与模型训练、实时监测与预警等子模块。决策支持模块是搭起数据分析结果与监管决策之间的桥梁。它包括可视化展示、风险评估与预测、智能决策与推荐、报告生成与共享等子模块。整个框架设计旨在通过各模块协同工作,实现对水利工程建设监管的全面监测、分析和决策支持。

3.2 数据集规划与管理

视觉AI中台在水利工程建设监管中的数据集规划、管理和维护方法至关重要。在开始建设监管系统之前,需要规划和确定需要收集和使用的数据集。这包括明确监管目标、确定监测参数、确定数据采集频率和采样点位,并设定数据集的结构和标注需求。在数据采集阶段,需要确定数据采集的来源和型式。可以使用传感器、监控摄像头、无人机等设备进行数据采集,确保数据的覆盖范围和及时性。同时,还需要整合和集成多种类型的数据,实现统一存储和管理。同时,采集的数据需要经过预处理阶段进行清洗和处理,以确保数据的质量和一致性。数据集的维护和更新是一个持续的过程。需要定期维护和更新数据集,包括追踪新的数据源、添加新的标注数据、修正错误的标注等。这有助于保持数据集的准确性和真实性。并且在数据集管理过程中,需要重视数据使用权限及传输过程的安全,对于涉及地域、建筑物等需保密的信息,还应进行隐私保护。数据集管理可以鼓励数据共享和合作,促进多方间的数据交流和合作。这有助于拓展数据集的规模和多样性,提高监管系统的整体效果和效益。

3.3 视频联网监控应用案例

在水利工程建设中,视频联网监控可以多角度、全天候地监测施工现场的情况,及时发现并处理施工过程中的问题和隐患。在应用视觉AI中台进行视频联网监控时,需要确保系统的稳定性和数据的安全性。同时,还需要与相关管理部门进行密切合作,共同建立监管标准和流程,确保监管工作的顺利进行。视觉AI中台在水利工程建设监管中的设计和应用可以包括以下几个方面。

1)智能识别和分析:视觉AI中台可以通过深度学习算法,识别和分析施工现场的各种对象、人员、设备等,判断是否符合安全规范和施工要求。比如,可以识别工地内是否有越界行为,是否有人员未佩戴安全帽等。

2)实时监控与预警:视觉AI中台可以将监控画面实时传输到监控中心或相关管理部门,实现对工程建设施工现场的远程实时监控。同时,通过人工智能算法可以预警,及时发现施工现场的异常行为和事故风险,提供预警信息和处理建议。

3)数据存储和分析:视频联网监控系统可以通过视觉AI中台对监控数据进行存储和分析。通过对大量监控数据进行整理和分析,可以发现施工现场的隐患点、提高施工效率、改进施工方式等。

4)远程指挥和调度:视觉AI中台可以实现对工地现场的场外指挥和调度。通过远程监控和智能识别,可以对施工过程中的问题进行快速定位和处理,减少人为干预的误差和延误。

4 展 望

视觉AI中台在水利工程建设监管中,具有智能识别和分析的优势。其利用深度学习算法对施工现场进行智能识别和分析,可以准确判断安全规范和施工要求的符合情况,从而实现对施工过程的实时监控和预警。目前,视频联网监控结合视觉AI中台可以实现对水利工程建设建筑施工现场的多角度、全天候监测,无论是白天还是夜晚,都能提供高质量的监控画面,确保监管的全面性和准确性。未来视觉AI中台在水利工程建设监管中有着广阔的发展前景,但也面临一些挑战。尤其在使用视觉AI中台进行视频联网监控时,需要注意隐私和安全保护的问题,对敏感信息进行处理和保护,防止未经授权的访问和滥用。总之,未来视觉AI中台在水利工程建设监管中的发展方向需要结合实际需求和技术进步,不断提高应用的准确性、智能性和效率。这将为水利工程建设的安全管理和监管提供更加可靠与高效的技术支持。