张亚

(浙江浙石油综合能源销售有限公司，浙江 杭州 310012)

0 引言

在能源改革时代背景下，全球范围内能源企业也开始进入到关键的转型期。目前，我国能源企业的业务开始朝着综合能源服务发展。所谓的综合能源服务，就是为现代能源经济体系建设提供支持，遵循多元化、多内容、多形式原则形成的能源服务。针对综合能源服务的发展，国内也开始积极建设综合供能服务站，然而，在实践中关于服务站的管理依然面临着一些安全隐患和问题。

1 综合供能服务站安全管理的意义

当前能源结构正处于重要的转型期，除了传统的石油能源外，新兴能源也开始加以应用，并在积极建设综合供能服务站。根据相关规范定义可知，综合供能服务站指的是提供电气油等能源补给的服务站点，并且服务站的功能还涉及到智慧停车、文化宣传、旅行中继、信息咨询等多方面内容。不难看出，综合供能服务站由于其业务内容较多，因此，管理难度也相对较大。

在人们对综合供能服务站需求越来越大的背景下，其各类能源的安全管理工作成为了重点。具体来讲，在服务站中开展安全管理工作具有以下意义：第一，提高安全管理实效性，有利于推动整体管理工作开展。如果服务站安全管理工作缺失，就会增加安全隐患，再加上其本身涉及到的能源安全隐患就比较多，因此更容易造成安全事故，从而给社会经济以及人民的财产安全造成损失；第二，加强安全管理，有利于强化服务站工作人员的安全意识，促使他们在日常工作中发挥出应有的作用与价值。安全管理涉及到安全责任落实以及安全培训，通过将安全管理制度传达给员工，有利于从基础层面实现安全管理水平提升，有效消除安全隐患，促使服务站的安全系数达到较高的水平[1]。

2 人工智能视频监控技术在综合供能服务站安全管理中的应用价值

2.1 弥补传统监控的缺陷

目前，我国综合供能服务站建设处在一个良好的政策环境中，服务站建设数量必然呈现一个上升态势。与此同时，传统的能源站，例如加油站、加气站等都是采用普通的视频监控技术，智能化水平偏低。而对于服务站来讲，由于其提供的服务内容较多，营业量与人流量必然达到较高水平，因此，采用普通的视频监控技术必然难以满足安全管理工作的要求。具体来讲，首先，传统视频监控技术需要安排专门的技术人员来对视频进行管理，而随着服务站数量的增长，这无疑会增加大量的人力成本；其次，传统视频监控难以做到精确预警，想要发现安全隐患就必须通过回放、查阅信息等方式来实现，在人为因素的影响下，传统视频监控自然就会暴露出不同程度的问题与不足；此外，传统视频监控的理念属于事后处理，这种技术只能够对现场情况进行记录，即使出现安全问题也无法在第一时间进行处理，只能够为后续取证提供素材。因此，难以提高服务站安全管理水平。而应用人工智能视频监控技术，则可以有效解决普通视频监控技术存在的缺陷与问题，为提高综合供能服务站安全管理水平提供有力支持[2]。

2.2 人工智能视频监控技术的应用优势

首先，在综合供能服务站应用人工智能监控技术，能够做到动态化、全时段监控。基于人工智能技术而构建的视频监控系统，可以替代传统人工对视频画面的监控与分析，利用人工智能算法来管理监控画面，在发现安全问题后可以第一时间将报警信息传递给管理者，并从监控中心发出指令，对安全问题采取解决措施。

其次，人工智能视频监控技术具有较高的准确率，报警效率也更具有优势。人工智能视频监控技术对人工智能算法加以运用，基于此构建监控系统。站在使用者的角度，系统会对异常情况进行分析并作出定义供他们作出判断，如此一来在出现安全隐患后系统就可以准确、快速作出反应，从而帮助管理人员执行解决方案。

再次，基于人工智能的视频监控系统，在响应速度方面也具有优异的表现。人工智能视频监控系统中的智能化水平较高，能够对安全隐患进行精确识别。在发现异常情况后，能够向安全管理人员提示相关信息，从而在发生安全事故之前解决安全隐患，基于事前控制来提高综合供能服务站安全管理水平。

最后，人工智能视频监控技术在数据分析方面也具有比较突出的优势。利用该项技术建立视频监控系统，能够准确、直观梳理出不同的异常数据，为安全管理工作提供参考。通过对异常情况的分析来确定具体信息，例如位置、时间等等，作为系统使用者，就可以针对安全管理的缺陷作出更加科学的决策，制定有效的安全管理方案与办法，从源头上消除安全隐患。

2.3 综合供能服务站安全管理对人工智能视频监控技术的需求

对于综合供能服务站来讲，由于其服务与管理模式相较于传统的加油站有着一定的区别，因此，在对人工智能视频监控技术的应用需求方面也有所差异。具体来讲，首先，在服务站中的作业区域划分更加复杂，因此，服务站需要对人工智能行为识别系统进行构建，遵循动态化、自动化、全时段要求对各类行为进行识别与巡查；其次，基于人工智能的视频监控技术应用，要求在各种复杂场景中具有较强的适应能力，能够针对各种人员的违规行为与操作进行自动识别与监控，通过分析来作出预警，为服务站安全管理决策提供指导与参考，在条件允许的情况下还可以使用语音、短信等方式进行警告。

3 综合供能服务站存在的安全管理问题

综合供能服务站在我国正处于发展阶段，但在安全管理实践中也暴露出来一些问题。首先，从管理意识层面来看，目前在服务站安全管理实践中，有的服务站并没有配备足够的安全管理人员，并且安全培训教育也相对缺失，安全意识相对薄弱，在安全管理工作中难以严格执行标准。与此同时，有的服务站在开展安全管理工作时依然沿袭传统思维，遵循事后控制的理念，并没有注重事前预防，从而导致安全问题难以得到有效规避，在发生之后造成一定的损失。在安全意识、安全培训与教育缺失的情况，服务站中很多工作人员缺乏对先进的安全技术的应用能力，例如，在操作人工智能视频监控系统时难以对数据分析结果作出准确的判定，从而导致安全隐患难以被发现[3]。

此外，就硬件设施建设条件而言，目前，服务站建设由于处于发展阶段，其在实际建设过程中的规划设计内容可能并没有考虑全面。而服务站中的供能设备大多涉及到汽油、柴油、天然气、电等危险产品，由于在安全管理工作中缺乏完善的硬件设施，从而导致生产经营管理工作中存在诸多安全隐患，对安全管理工作的开展有着不利的影响。以油罐为例，由于其埋设于地下，很多问题具有隐蔽性，随着时间的推移，油罐因为挤压或腐蚀被破坏，从而影响到油品品质。

再者，有的综合供能服务站属于新建，其在投入生产经营时没有对管理制度进行设计，从而难以对安全管理工作提供指导，导致安全管理处于低效状态。具体来讲，有的服务站在建设初期对盈利效果过分关注，在建设过程中没有制定完善的管理标准，从而导致服务站的安全隐患较大。

4 人工智能视频监控技术的应用方案

基于人工智能的视频监控系统，应该能够以技术需求差异为依据来判定响应条件。根据综合供能服务站的客观要求，人工智能视频监控系统应该包含识别异常行为、异常标识以及异常操作流程的功能。在识别异常的操作流程方面，还可以按照异常行为来进行识别。

例如对吸烟检测，系统制定的方案包括姿态估计、目标检测以及动作分类等3 个内容，系统会通过视频进行动态分析，在满足3 个内容的条件时就会作出反应并发出警告。吸烟行为识别的算法主要是根据视频流协议对视频帧进行采集，在预处理后按照以下步骤进行识别：行人检测→目标跟踪→人体姿态分析→烟头检测→动作识别。

根据上述步骤，行人检测主要是对人的位置加以确定，将行为轨迹关联到系统中，通过目标跟踪则能够对行人检测的背景检测错误率进行控制。之后系统会采用基于人工智能的烟头检测模型对烟头目标位置进行预测。并且基于动作识别算法，对时序行为信息进行分析，然后确认并识别吸烟行为。最后，在烟头检测、动作识别的综合分析，对吸烟行为作出最终判定。在不同级联与模态算法模型的支持下，能够确保算法准确，减少错误率。

再比如人员穿戴规范的检测。基于人工智能的视频监控系统会对基于深度学习的实时行人人头检测器加以利用，在处理视频流后应用基于IOU 匹配的高效率跟踪算法，采取动态跟踪的方式来对视频中的人员信息进行搜集与捕捉。与此同时系统还采取了多帧行人属性分类与自研特殊姿态过滤算法，对多模型融合预测方法进行设置。具体来讲，就是按照工服、工帽的属性对行人类型进行划分，从而使算法的鲁棒性与抗干扰能力得到强化，凭借多帧分类结果来判断行人的属性。在现实场景中，为了确保算法的鲁棒性达到要求，避免有误报情况出现，将自研的特殊姿态过滤算法作为算法的输出端，在捕捉到特殊姿态行人时，如果发现没有视觉信息则过滤掉报警，从而对最后的告警结果进行输出。该项技术方案主要通过处理视频流对时序信息加以保留，凭借多帧来对输出结果及逆行预测，在单帧画面中的受干扰影响就可以得到规避[4]。

5 人工智能视频监控技术在综合供能服务站中的具体应用

为了将人工智能视频监控技术的应用优势与价值体现出来，本文结合某城区综合供能服务站作为研究对象，对其人工智能视频监控系统进行构建，同时选取某传统加油站进行对比，对比的内容以服务站与加油站的加卸油区域为主，对人工智能视频监控技术与传统视频监控技术的区别进行了分析，经过一段时间的实测，获取到基于不同技术的报警数据，如表1所示。

结合上表数据不难发现，基于人工智能的视频监控系统拥有较高的报警准确率，在综合供能服务站安全管理中其能够有效识别一些安全问题与隐患，而传统视频监控技术的报警率最高仅仅为69.9%，相较于人工智能视频监控系统具有较大的差距。

6 结语

总而言之，综合供能服务站涉及到的能源供应类型较多，这无疑加大了安全管理的难度。其中人工智能视频监控技术在综合供能服务站安全管理中具有较高的应用价值。因此，有必要针对服务站安全管理的相关技术应用进行研究，在实践中优化技术应用效果，提高技术应用水平，为促进综合供能服务站的建设与发展提供有力支持。