摘 要：利用智能摄像机图像深度学习、智能分析能力，建设智能监控系统，实现供热系统管网及换热站的实时监管。充分发挥智能摄像机图像自学习、智能识别技术能力，对换热站内表计指针参数、控制箱指示灯以及站内环境进行分析识别自动报警，实现“见即所得”的换热站感知全面化，同时采用热成像摄像机监测机组及易出现跑冒滴漏的其他重点部位设定温度阈值和形状模型，实现差异报警。此外，通过高空瞭望平台配合高清智能摄像机重载云台的高清远视功能，将供热管网地理信息走向预设入现场设备，摄像机在预置位巡检过程中识别车辆进行抓拍并实现智能分析报警输出，实现对供热管网防外力破坏的实时监管。
关键词：供热系统；图像深度学习；见即所得；智能监控系统
1、概况
1.1背景
集中供热具有节约减排和改善城市环境等方面的积极作用，而且日益成为城市公用事业的一个重要组成部分，是国家大力推广的冬季供热方式。随着供热行业日趋发展壮大，人民对供热质量和供热安全的需求日益提高，更加科学的对换热站以及供热管网进行巡视管理就显得格外重要。
随着供热公司供热面积和供热负荷的急速增长，对于动辄几十公里的管线、近百个热力站而言，整个供热系统的安全防护措施尤其重要。由于近年来人力成本的不断上升，换热站及供热管网现在已经逐渐向无人值守方向发展，同时图像识别、处理及数据传输技术的发展和完善，为智能视频监控的实现提供了技术保障。供热是涉及民生的大事，为落实《城镇供热行业反恐怖防范工作标准》，在供热重点环节部署视频监测设备，实时进行视频监控，防止设备故障及外力破坏发生，可以有效地保证供热安全。
1.2主要内容
项目主要运用智能摄像机图像智能识别、深度学习能力[1]，实现对供热系统的实时监管。主要研究完全替代人员巡检的智能监控系统建设。
为了保证换热站安全运行，提高换热站管理水平，急需建设换热站智能监控系统，替换人工巡检方式，实现对换热站的实时视频监控与站内环境监控，通过图像智能分析诊断站内设备运行情况与外部人员进入情况，实现图像识别异常自动报警。
近年来城市发展规模发生了翻天覆地的变化，城市环境越来越复杂，高楼不断的涌起、城市建设占用面积越来越密集等特点，增大了城市监控的难度，普通摄像机由于环境阻挡以及摄像机本身的局限性，要完全实现基本无阻挡的全面监控相当困难，再加上普通云台的不稳定性加剧了整个监视系统的不良，因此，高空监测成为现实需要。高空瞭望利用其足够的高度，配合摄像机云台的性能，可以轻而易举地实现大范围的精确监控，利于早发现、早出警，最大限度的减少破获、灾情带来的损失。
2、技术内容
2.1总体设计
建设智能监控系统综合分析平台，实现智能摄像机实时采集图片传输到综合分析平台，利用图像深度学习能力设定分析算法智能诊断报警，报警信息反馈到换热站及管网负责人进行现场查看、维修。
2.2功能
项目的主要功能为换热站综合监控及供热管网防外力破坏实时监控。
换热站综合监控主要由以下四部分组成，分别是仪表参数智能读取、设备温度异常识别、跑冒滴漏监测、站内人员行为监测。
仪表参数智能读取。选取智能摄像机监测换热站站内仪表、控制箱等各项参数，充分发挥海康摄像机智能识别技术能力，对表计指针参数、控制箱指示灯，进行分析识别自动报警，实现“见即所得”的换热站感知全面化，与数据远传系统上传参数进行对比、验证，保证对换热站内各项参数上传的准确性。
设备温度异常识别。通过布设热成像精准测温型摄像机监测电控柜、泵机、站内管网以及其他重点部位，当设备温度超过设定的目标阈值温度时，可在平台端进行报警提醒并弹出窗口界面。
跑冒滴漏监测。跑冒滴漏是供热行业存在的一个共性难题，跑掉的是热水，而后期补上的却是凉水，不仅损失了热能，增加供热企业的运营成本，如不能及时发现容易引发较大供热事故。换热站的巡检很大一部分工作就是检查站内管网与机组阀门是否出现跑冒滴漏情况，本项目通过智能相机实时监测站内环境，易出现跑冒滴漏部位设置自动巡检预置位，智能相机根据水流颜色建立跑水图像模型，通过大量图像训练，建立识别报警机制，实现跑冒滴漏实时监测。
站内人员行为监测。由于换热站多处于地下或较偏僻位置，防盗抢或恶意破坏能力较弱，换热站工作人员经常单人进站操作，一旦出现危险，无法有效保证人员安全。本项目通过智能相机人脸识别技术建立换热站管理人员信息库，通过入口光栅联动智能相机抓拍进入人员图像，与信息库图像进行对比，识别进入人员身份。此外，自动识别站内操作人员行为，如出现倒地、长时间静止等情况，自动报警反馈到调度指挥中心。
供热管网防外力破坏实时监管通过智能摄像机实现供热管网的入侵分析报警，将管网地理信息走向预设入现场设备，可按运行规定对设备进行日常、定期和特殊巡查，根据人工巡查的路线，把沿途多个监控点的多个预置位添加进预案，摄像机在预置位巡检过程中智能识别危险车辆进行停留抓拍，一旦发现问题可截图并标注问题，及时通知相关部门。相较于人工巡查、手工纸质记录的传统巡查方式可大大提高巡查质量及到位率，实现对供热管网防外力破坏的实时监管。
3、项目效果
3.1效果评价
随着项目投入使用，目前已完成多处换热站及管网的智能监控设备部署，节约大量人力物力资源，同时系统的实时性与不间断性等特点，为管网及换热站的巡视工作开辟了一条新的途径，有效解决了管网及换热站的运行、维护问题，有效提升巡视工作的管理水平，为将来供热系统的智能控制系统建设提供了有力的技术支持[2]。
3.2总结与展望
综上所述，目前国内图像深度学习、智能分析能力还有待提高，误报率较高。本文提出的建设智能监控系统目的是通过智能相机代替人眼，完成巡检人员日常巡检工作所需要查看的所有管网、换热站设备状态与站内环境情况，同时设备自动巡检模式的实时性与不间断性更是具有人工巡检所无法达到的监测效果。待完成系统的检测精度与检测逻辑的优化，下一步将探索根据智能相机监测画面返回结果，综合平台自动分析并发送指令联动设备开关自动调整设备状态的智能控制系统的可行性研究。
参考文献
[1] 郑远攀,李广阳,李晔.深度学习在图像识别中的应用研究综述[J/OL].计算机工程与应用:1-18[2019-04-29].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20190418.1447.004.html.
[2] 薛蕊. 换热站自动控制与监控系统研究[D].华北电力大学,2018.
