基于视频监控的智能抄表技术研究

基于视频监控的智能抄表技术研究

刘洋

国网吉林省电力有限公司榆树市供电公司，吉林 长春 130000

摘要：智随着时代的进步，科技不断发展，国家越来越重视石油化工产业，石油化工产业使国家的经济水平不断提高，发展更有动力。现阶段石化行业自动化控制仪表在全行业内得到了广泛的推广与应用，在其应用过程中，尽管能够很大程度上解决各种数值控制不精准的问题，但是同时也出现了一些不可控制的故障类型，严重影响了生产效率的提升。该文将阐述在如何利用视频监控系统，结合智能图像识别技术来实现智能抄表的工作，提升工作人员的运维效率，降低现场巡检的工作难度。

关键词：视频监控；智能；抄表技术

引言

近些年，随着模式识别、人工智能、图像处理理论的飞速发展，计算机视觉的应用研究进展迅速，目前已成了一个相当活跃的研究领域，并且具有广泛的应用前景。同时，网络视频监控在生产单位中已成为重要的基础设施，几乎每个生产系统中都已建设了视频监控系统，将计算机视觉技术结合视频监控系统，应用于仪表自动抄表是一种十分有效的方法，同时可以为企业节约人力成本。

1自动化仪表

自动化仪表具备永久存储功能，仪表检测的数据都会自动储存到仪表内部。因此，自动化仪表相比传统的仪表不仅做工更加先进，而且对于数据分析处理的技术也得到提升。一些传统的仪表也具备数据存储功能，但是这种存储仅仅是临时的，超过一定时间后这些数据就会被清除。自动化仪表内部加设了计算机内部数据处理器，因此可以对数据进行自动处理，同时在分析数据时更是运用了大数据技术，因此相比传统的仪表，自动化仪表处理与计算数据更加精确，而传统的仪表并不具备分析数据的功能，仍然需要人工计算分析数据，因此存在浪费时间、误差大等弊端。

2基于视频监控的智能抄表技术实现原理

仪表读数自动识别过程中最重要的环节为仪表读数自动判别，为实现自动化抄表的目标，现在大多通过计算机视觉的方式实现仪表读数的自动判别。计算机视觉是一种非接触式的感知方式，通过光学成像器件获取观察对象的图像，并对真实环境的图像进行解释，从而得到信息结果。研究计算机视觉技术的目的是通过机器去观测与分析图像，期望达到模拟人眼识别的效果，同时利用机器不会产生类似于人的疲劳问题，达到高效巡检的目的。该文主要通过摄像机拍摄仪表的实时图像，通过光缆将图像发送至智能抄表系统，智能抄表系统对图像进行预处理，通过相关组合算法对图像特征进行提取和识别，获得当前仪表的读数，将读数值显示在智能抄表系统中，并进行自动保存

3基于视频监控的智能抄表关键技术

3.1仪表存在阴影或局部遮挡的情况

针对光照阴影的情况，通过光照平衡算法对采集图像进行处理；针对存在立杆局部遮挡仪表表盘的情况，扩大仪表的数据集并通过图像还原算法优化采集仪表图像，以提高仪表识别率和准确度。系统在安装摄像头阶段已经考虑过遮挡情况，不存在完全遮挡仪表或仪表指针的情况，因此指针刻度完全可通过图像还原算法计算得出。

3.2非线性畸变校准

对摄像机部署安装角度无法垂直于仪表表盘的情况，扩大仪表的数据集并通过非线性畸变校准算法对仪表图像进行三维对齐，以提高仪表识别率和准确度。实现非线性畸变，须预先对标准角度的仪表盘进行建模，然后将非垂直角度的仪表图片映射到标准模型，以此得到垂直角度的仪表图片。图像在三维对齐过程中，仪表盘和仪表指针做的非线性畸变是完全相同的，所以对齐后的指针刻度高度可信。

3.3一机多表

一机多表是指针对1台摄像机需要识别多个仪表，通过图像建模建立仪表盘模型，识别图中多个仪表，进而读取每个仪表刻度数据。一机多表同样存在仪表表盘与摄像头角度不垂直的情况，一机多表在读取仪表数据时同样需要进行三维对齐处理。另外系统维护人员会将摄像头位置和仪表位置录入系统，用以验证一机多表情况下读取的仪表数据个数是否匹配。

3.4模型自动更新

系统在设计阶段设计并训练了大量数据模型用于模式识别，这些初始模型采用的训练样本都是预先采集的，样本数量有限且多为常规样本，初始模型的识别能力有限，特别是针对非常规图像的情况，例如遮挡位置或者偏斜角度未在训练样本中出现过。系统在运行过程中运维人员也会对识别结果适当进行人工干预，对识别数据进行校正。这些校正后的样本会再次进入样本库，数据模型会对新产生的结果和人工修正后的样本进行再训练再学习，自动更新和升级模型。因此，系统运行越久，训练样本越多，识别能力越强。

4基于视频监控的智能抄表技术维护措施

4.1提升人员素质与技能水平

为了更好的体现石化行业自动化控制仪表的功能，除了做好后期的故障处理，还需要加强操作过程的维护与应用，这些都离不开基层操作人员的参与。一般来说，企业内部的石化行业自动化控制仪表都是由专人进行操作，但是由于项目类型众多，企业经常会出现专业人员参差不齐的问题，严重影响到技能水平与操作的效果。为了解决这个问题，需要不断加强控制人员的理论辅导和学习，特别需要加强实践经验的积累，借助于过程学习的方式来改善石化行业自动化控制仪表的认知，了解其运行的原理和构造，从而更为熟练的进行日常操作，也有助于第一时间发现并排除故障，提升技术操作水平。

4.2积极落实生产管理要求，提升监管效果

目前，石化行业自动化控制仪表的使用具有一定的技术规范，但是并没有形成完善的生产管理要求，监管的效果也有限，一定程度上影响到石化行业自动化控制仪表的使用效果。为了解决这个方面的问题，需要积极优化理论知识框架，实现更为精准的故障分析与判断，确保石化行业自动化控制仪表在生产过程中能够合理、常规的使用，这个过程中要求管理过程符合国家技术标准与要求，同时也要进一步迎合社会发展的需要。

4.3做好生产过程的检查与验收工作

过程检查与验收是监督的辅助工作，也是最容易被忽视的部分。石化行业自动化控制仪表在使用过程中，单纯进行使用可能会引发各种问题，所以做好日常的过程检查与验收也是必不可少的。这要求参与者要具有一定的技术能力和实践操作经验，日常操作要遵从相关技术规范与验收标准，既要突出生产效益，也要满足日常安全管理的适应性需要。

4.4提升财政投入比例，确保仪表的运行效果

进一步改善财政投入比例对于提升仪表运行的效果也具有积极的帮助。根据自动化仪表设计实现的现状，需要进一步提升监督管理的力度，适应性水平的提升也有助于改善石化行业自动化控制仪表的现状，降低故障发生率，为企业获得更高的投资回报比例。在投入比例的调整中对设备的运维等关节投入更多的关注，往往可以帮助企业节约后期维护保养的资金，同样可以提升经济效益，满足企业可持续发展的需要。

结束语

在石油石化行业中，基于现有视频监控系统的智能抄表技术研究，该文有效地结合生产系统中视频监控系统和智能图像识别技术，将图像识别智能抄表技术首次应用在石油石化行业，并且实现了一机多表、非线性畸变和部分遮挡等复杂情况下仪表数据的准确识别。显著提升了仪表数据的及时性，降低了现场巡检的工作难度和安全风险，改善了巡检人员的工作环境，实现人工抄表向智能抄表的跨越。

参考文献

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