第1期基于深度学习的智能视频监控系统应用研究聂志勇，孙占冬（国家能源集团数智科技开发有限公司，北京100000）作者简介：聂志勇（1982—），男，工程师，现任职于国家能源集团数智科技开发有限公司，主要从事能源行业大型生产控制系统、人工智能机器视觉的研发和管理工作。Tel：18910569829，E-mail：11688251@ceic.com引用格式：聂志勇，孙占冬.基于深度学习的智能视频监控系统应用研究［J］.能源科技，2023，21（1）：9-13.0引言近年来，国家对安全生产信息化和智能化建设提出了更高的要求，出台了一系列安全生产管理相关的文件，其目的是推进企业工业化和信息化深度融合，利用当前先进的信息技术改造和提升企业安全生产管理水平，强化企业安全生产保障能力。虽然很多工业企业已经采用了视频监控方式，但是监控人员面对海量关键装置要害部位监控的视频，根本无暇顾及所有的监控场景，导致异常行为的发现存在严重滞后。通过对当前工业企业存在问题的深入调查和研究，利用带有多传感器的智能视频监控系统是有效的安全保护方案之一。该系统的工作原理是利用深度学习技术自动化识别监控视频中的异常，实时发出预警，使工作人员及时采取相应措施避免危险因素的产生，可以有效提高企业安全生产智能化水平，降低人工成本［1］。1系统介绍智能视频监控系统是基于人工智能机器视觉分析、移动互联网技术、GPS定位技术、大数据技术为一体的可视化集群平台，通过软硬件结合，集单设备、移动监控、手持终端和网络平台等多类型设备联动功能的系统。系统通过便携式监控监测设备对生产现场的视频、图像和有害气体浓度进行实时采集，经过4G/5G通信网络上传至远程服务器上，经人工智能机器视觉分析，将智能报警结果上传到可视化大屏、办公电脑及其他智能终端（智能手机、Pad等），以便现场工作人员采取必要措施及时处理生产中的异常。该系统是对传统视频监控观念的革新，不仅可以实时提取和筛选企业生产环节的视频，还可以对视频内容进行分析和及时预警，彻底改变了传统视频监控只能记录无法分析的被动状态。在系统中，安全生产监控监测智能化的难点在于是否能提供与安全生产场景相匹配的高精度人工智能算法和与算法高度兼容的AI硬件系统，随着近年科学技术的发展，此难点已经得到妥善解决。目前，很多工业企业都具有良好的硬件基础资源，在企业重点区域都安装了智能视频监控系统，例如：一座煤矿的监控摄像头数量就多达近千台，实现了井上、井下重点场所全覆盖。...
