钻井作业典型违章行为视频监控智能分析技术研究

论文摘要

针对钻井现场视频监控人工值守工作量大、存在遗漏、海量视频数据缺乏实时报警等问题,在识别筛选严重事故后果及高概率违章事件的基础上,利用卷积神经网络算法研发视频智能分析技术,开发了钻井视频智能分析与报警系统,研制了配套的便携式视频监控终端及视频分析服务器,对现场直接作业、溢流监测坐岗等过程进行实时行为检测。现场应用表明,该系统可有效识别抽烟、人员离岗等现场典型违章行为,提升了钻井安全管理智能化水平。

论文目录

• 0 引言
• 1 业务概述
• 2 典型业务场景算法应用及步骤建立
•   2.1 直接作业环节违章行为检测
•   2.2 井控溢流监测坐岗过程检测
• 3 钻井现场视频智能分析与报警系统开发及应用效果分析
•   3.1 视频智能分析与报警系统开发
•   3.2 配套硬件支撑设备研发
•   3.3 应用效果分析
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李千登,王廷春,郝文亮,张成德,崔靖文

关键词: 钻井作业,违章行为,视频监控,智能分析,系统开发

来源: 工业安全与环保 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 石油天然气工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院,应急管理部化学品登记中心,山东三维石化工程股份有限公司青岛分公司,石化盈科信息技术有限公司

基金: 国家重点研发计划(2018YFC0809300),山东省重大科技创新工程项目(2018YFJH0802),中国石化科技部项目(317019-2)

分类号: TE28;TP391.41;TP183

页码: 46-49

总页数: 4

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