本發(fā)明涉及加油站人工智能經(jīng)營管理系統(tǒng)，具體為一種人工智能監(jiān)控與分析加油站的經(jīng)營管理方式。

背景技術(shù)：

1、人工智能監(jiān)控系統(tǒng)利用機器學(xué)習(xí)和計算機視覺技術(shù)來分析視頻流和傳感器數(shù)據(jù)，能夠?qū)崟r識別和跟蹤對象、檢測異常行為、進行人臉識別和車牌識別等，人工智能監(jiān)控系統(tǒng)通常集成了自動警報、數(shù)據(jù)存儲和分析功能，以提高安全性和運營效率，在加油站經(jīng)營管理系統(tǒng)中通常會與人工智能監(jiān)控相互結(jié)合，利用人工智能監(jiān)控能夠?qū)崿F(xiàn)對加油站現(xiàn)場的安全管理；

2、人工智能監(jiān)控在加油站中的應(yīng)用帶來了諸多好處，如提高安全性、減少事故、優(yōu)化運營管理等，但也存在一些不足之處，其一使用成本高，人工智能監(jiān)控的部署和維護人工智能監(jiān)控系統(tǒng)通常需要較高的初始投資和持續(xù)的維護費用，其二訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可能存在偏差，導(dǎo)致ai模型在處理某些特定群體或場景時表現(xiàn)不佳，例如，面部識別算法可能在不同種族、性別或年齡的人群中具有不同的識別率，其三隱私問題，視頻ai的應(yīng)用可能涉及大規(guī)模的數(shù)據(jù)收集和分析，引發(fā)隱私擔(dān)憂，未經(jīng)同意收集和分析個人影像數(shù)據(jù)可能侵犯個人隱私權(quán)，其四技術(shù)限制，當(dāng)前的ai模型在處理復(fù)雜場景、低光照條件、快速移動的對象或高分辨率視頻時可能會遇到困難，導(dǎo)致識別率下降。

3、綜上，為此提供一種人工智能監(jiān)控與分析加油站的經(jīng)營管理方式。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種人工智能監(jiān)控與分析加油站的經(jīng)營管理方式，具備了提高加油站安全管理水平和實時監(jiān)控與預(yù)警的優(yōu)點，解決了加油站經(jīng)營管理安全效率低，部署成本高的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種人工智能監(jiān)控與分析加油站的經(jīng)營管理方式，包括數(shù)據(jù)采集模塊、智能視頻分析系統(tǒng)、預(yù)警與報警模塊、數(shù)據(jù)存儲與管理模塊、用戶交互界面和邊緣計算一體機，所述數(shù)據(jù)采集模塊用于捕捉實時視頻流，并傳輸?shù)街悄芤曨l分析系統(tǒng)，所述智能視頻分析系統(tǒng)用于接收數(shù)據(jù)采集模塊的視頻流，并運用ai視頻分析技術(shù)對視頻內(nèi)容進行深度分析和識別，所述預(yù)警與報警模塊用于數(shù)據(jù)采集模塊識別到違規(guī)行為或異常情況時觸發(fā)預(yù)警和報警機制，所述數(shù)據(jù)存儲與管理模塊用于對所有視頻流和識別結(jié)果進行存儲和管理，所述用戶交互界面用于管理人員查看監(jiān)控畫面、接收預(yù)警信息和查閱歷史記錄，所述邊緣計算一體機用于減少延遲、提高數(shù)據(jù)處理效率，所述智能視頻分析系統(tǒng)包括視頻處理模塊、目標(biāo)檢測模塊、行為識別模塊、異常檢測模塊、大數(shù)據(jù)分析模塊和算法模塊，所述視頻處理模塊利用圖像處理算法對視頻流進行預(yù)處理，所述目標(biāo)檢測模塊通過深度學(xué)習(xí)ai技術(shù)，對視頻中的目標(biāo)進行實時檢測，所述行為識別模塊在目標(biāo)檢測模塊的基礎(chǔ)上分析目標(biāo)的行為模式，所述異常檢測模塊通過比對歷史數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)規(guī)則識別異常情況，所述大數(shù)據(jù)分析模塊利用優(yōu)化算法模型對收集的視頻數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析。

3、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集模塊為網(wǎng)絡(luò)攝像頭、球形攝像頭和半球攝像頭，所述數(shù)據(jù)采集模塊安裝于加油站內(nèi)的加油區(qū)、卸油區(qū)、便利店和油罐區(qū)。

4、優(yōu)選的，所述預(yù)警與報警模塊包括聲音警報、光信號、手機app推送和電腦終端顯示，所述聲音警報為ip喇叭。

5、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)存儲與管理模塊為文件服務(wù)器、核心業(yè)務(wù)服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，所述數(shù)據(jù)存儲與管理模塊采用加密傳輸，所述數(shù)據(jù)存儲與管理模塊采api接口對接文檔，違規(guī)抓拍事件通過http/https方式上傳數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)服務(wù)器。

6、優(yōu)選的，所述邊緣一體機通過網(wǎng)線與交換機進行連接，登錄設(shè)備系統(tǒng)客戶端進行攝像頭監(jiān)控線路配置，通過對攝像頭采集到的數(shù)據(jù)進行智能分析后，將相關(guān)抓拍事件的數(shù)據(jù)以http/https的方式傳輸?shù)接脩魳I(yè)務(wù)服務(wù)器。

7、優(yōu)選的，所述目標(biāo)檢測模塊中的目標(biāo)為人員、車輛和物品，用于識別出目標(biāo)的類別、位置和大小，所述行為識別模塊識別人員是否佩戴安全防護裝備、是否有打電話、抽煙的違規(guī)行為、車輛是否違規(guī)停放、油罐車是否按規(guī)范進行卸油。

8、優(yōu)選的，所述智能視頻分析模塊采用特征提取與選擇、深度學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)融合算法進行圖像處理，所述數(shù)據(jù)采集模塊支持人體結(jié)構(gòu)化分析、車輛結(jié)構(gòu)化分析、通用行為分析和支持單線路多能力配置。

9、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果如下：

10、本發(fā)明通過人工智能監(jiān)控提升加油站安全管理水平，進行實時監(jiān)控與預(yù)警，通過ai視頻分析技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對加油站內(nèi)人員行為的實時監(jiān)控，有效減少安全事故的發(fā)生，通過制定規(guī)范作業(yè)流程，在卸油區(qū)部署ai智能算法，能夠確保卸油過程的安全規(guī)范，避免因操作不當(dāng)引發(fā)的安全事故，通過增強應(yīng)急響應(yīng)能力，ai視頻分析技術(shù)可以迅速定位事故源頭，為應(yīng)急響應(yīng)提供有力支持，減少事故損失，通過提高加油站運營效率，利用自動化管理系統(tǒng)，ai視頻分析技術(shù)可以自動識別車輛進出、油品接卸場景，減少人工干預(yù)，提高加油站運營效率，通過利用數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化對視頻數(shù)據(jù)的分析，可以了解加油站的運營狀況，為加油站的優(yōu)化布局和運營策略提供數(shù)據(jù)支持，降低人力成本，減少人工監(jiān)控需求。

技術(shù)特征：

1.一種人工智能監(jiān)控與分析加油站的經(jīng)營管理方式，包括數(shù)據(jù)采集模塊、智能視頻分析系統(tǒng)、預(yù)警與報警模塊、數(shù)據(jù)存儲與管理模塊、用戶交互界面和邊緣計算一體機，其特征在于：所述數(shù)據(jù)采集模塊用于捕捉實時視頻流，并傳輸?shù)街悄芤曨l分析系統(tǒng)，所述智能視頻分析系統(tǒng)用于接收數(shù)據(jù)采集模塊的視頻流，并運用ai視頻分析技術(shù)對視頻內(nèi)容進行深度分析和識別，所述預(yù)警與報警模塊用于數(shù)據(jù)采集模塊識別到違規(guī)行為或異常情況時觸發(fā)預(yù)警和報警機制，所述數(shù)據(jù)存儲與管理模塊用于對所有視頻流和識別結(jié)果進行存儲和管理，所述用戶交互界面用于管理人員查看監(jiān)控畫面、接收預(yù)警信息和查閱歷史記錄，所述邊緣計算一體機用于減少延遲、提高數(shù)據(jù)處理效率，所述智能視頻分析系統(tǒng)包括視頻處理模塊、目標(biāo)檢測模塊、行為識別模塊、異常檢測模塊、大數(shù)據(jù)分析模塊和算法模塊，所述視頻處理模塊利用圖像處理算法對視頻流進行預(yù)處理，所述目標(biāo)檢測模塊通過深度學(xué)習(xí)ai技術(shù)，對視頻中的目標(biāo)進行實時檢測，所述行為識別模塊在目標(biāo)檢測模塊的基礎(chǔ)上分析目標(biāo)的行為模式，所述異常檢測模塊通過比對歷史數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)規(guī)則識別異常情況，所述大數(shù)據(jù)分析模塊利用優(yōu)化算法模型對收集的視頻數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種人工智能監(jiān)控與分析加油站的經(jīng)營管理方式，其特征在于：所述數(shù)據(jù)采集模塊為網(wǎng)絡(luò)攝像頭、球形攝像頭和半球攝像頭，所述數(shù)據(jù)采集模塊安裝于加油站內(nèi)的加油區(qū)、卸油區(qū)、便利店和油罐區(qū)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種人工智能監(jiān)控與分析加油站的經(jīng)營管理方式，其特征在于：所述預(yù)警與報警模塊包括聲音警報、光信號、手機app推送和電腦終端顯示，所述聲音警報為ip喇叭。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種人工智能監(jiān)控與分析加油站的經(jīng)營管理方式，其特征在于：所述數(shù)據(jù)存儲與管理模塊為文件服務(wù)器、核心業(yè)務(wù)服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，所述數(shù)據(jù)存儲與管理模塊采用加密傳輸，所述數(shù)據(jù)存儲與管理模塊采api接口對接文檔，違規(guī)抓拍事件通過http/https方式上傳數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)服務(wù)器。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種人工智能監(jiān)控與分析加油站的經(jīng)營管理方式，其特征在于：所述邊緣一體機通過網(wǎng)線與交換機進行連接，登錄設(shè)備系統(tǒng)客戶端進行攝像頭監(jiān)控線路配置，通過對攝像頭采集到的數(shù)據(jù)進行智能分析后，將相關(guān)抓拍事件的數(shù)據(jù)以http/https的方式傳輸?shù)接脩魳I(yè)務(wù)服務(wù)器。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種人工智能監(jiān)控與分析加油站的經(jīng)營管理方式，其特征在于：所述目標(biāo)檢測模塊中的目標(biāo)為人員、車輛和物品，用于識別出目標(biāo)的類別、位置和大小，所述行為識別模塊識別人員是否佩戴安全防護裝備、是否有打電話、抽煙的違規(guī)行為、車輛是否違規(guī)停放、油罐車是否按規(guī)范進行卸油。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種人工智能監(jiān)控與分析加油站的經(jīng)營管理方式，其特征在于：所述智能視頻分析模塊采用特征提取與選擇、深度學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)融合算法進行圖像處理，所述數(shù)據(jù)采集模塊支持人體結(jié)構(gòu)化分析、車輛結(jié)構(gòu)化分析、通用行為分析和支持單線路多能力配置。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種人工智能監(jiān)控與分析加油站的經(jīng)營管理方式，涉及加油站人工智能經(jīng)營管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、智能視頻分析系統(tǒng)、預(yù)警與報警模塊、數(shù)據(jù)存儲與管理模塊、用戶交互界面和邊緣計算一體機，所述數(shù)據(jù)采集模塊用于捕捉實時視頻流，并傳輸?shù)街悄芤曨l分析系統(tǒng)，所述智能視頻分析系統(tǒng)用于接收數(shù)據(jù)采集模塊的視頻流，并運用AI視頻分析技術(shù)對視頻內(nèi)容進行深度分析和識別。本發(fā)明通過人工智能監(jiān)控提升加油站安全管理水平，進行實時監(jiān)控與預(yù)警，通過AI視頻分析技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對加油站內(nèi)人員行為的實時監(jiān)控，有效減少安全事故的發(fā)生，通過制定規(guī)范作業(yè)流程，在卸油區(qū)部署AI智能算法，能夠確保卸油過程的安全規(guī)范。

技術(shù)研發(fā)人員：蔡紅雨,蔡浩楠
受保護的技術(shù)使用者：賽思科技（西安）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2