集成视频监控功能的智能设备可视化管理方法.pdf

Microcomputer Applications Vol.39,No.9,2023文章编号：10 0 7-7 57 X（2 0 2 3)0 9-0 150-0 5研究与设计集成视频监控功能的智能设备可视化管理方法微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第9 期吴忠，刘糁亮（国网衢州供电公司，浙江，衢州32 40 0 0）摘要：为了提高智能设备的可视化监控能力，设计了一种可视化管理方案，能够实现智能设备的全寿命周期管理。控制模块采用型号为TMS320DM8168的主控芯片实现多通道数字视频采集。硬件包括ARM子系统、高清视频处理子系统、编解码子系统和DSP子系统等。为了提高可视化识别能力，采用改进型随机森林模型，对智能设备数据信息进行的可视化监控，提高了数据信息监控能力。试验表明，所提出的方法工作效率高，识别效率高。关键词：智能设备；可视化监控；多通道数字视频采集；随机森林模型WU Zhong,LIU Shenliang中图分类号：TP37；P2 58Abstract:In order to improve the visual monitoring capabilities of smart devices,this research designs a visual management so-lution that can realize the life cycle management of smart devices.In video management,the main control chip isTMS320DM8168,and it achieves to capture multi-channel digital video.The hardware includes ARM subsystem,high-defini-tion video processing subsystem,codec subsystem and DSP subsystem,etc.In order to improve the ability of visual recogni-tion,an improved random forest model is used to visually monitor the data information of smart devices to improve the ability ofdata information monitoring.Experiments show that the method proposed has high working efficiency and high recognition effi-ciency.Key words:intelligent equipment;visual monitoring;multi-channel digital video acquisition;random forest model0引言安全生产一直电力企业永恒的主题，而安全工器具的好坏，将直接影响到电力企业在安全生产过程中的人身和设备安全。当前衢州公司按照上级管理部门精神以及本级单位相关制度规定，基本上做到了工器具“安全可靠、合格有效”，日常管理、现场使用情况以及检测可控可防，整体平稳。但是，当前省、地市公司和县级供电企业之间针对安全工器具管理的管理模式、职责分工、场地建设、管控水平、智能化设备配置、库房建设、数据统计等方面存在较大差异。经过调研，针对整体现状整理出目前对于安全工器具的管理存在的问题有管理使用过程漏洞太大、供应商管理约束机制以及数据分析不健全、出入库管理流于形式且不符合安全监督管控要求、检测需求无法精准分析、安全工器具资源配置不均衡、安全工器具无法集约化管理、现阶段信息化应用无法共享等问题。目前在用的安全生产风险管控平台内工器具台账模块、工器具检测模块、人员管理模块、PMS2.0系统（电子化工作票模块）、数字化班组（信息透明化）、智能化供电所、自建系统等省推系统之间数据信息交互不足，无作者简介：吴忠（196 8 一），男，硕士，高级工程师，研究方向为电气工程及其自动化、变电检修管理；刘糁亮（198 2 一），男，硕士，高级工程师，研究方向为电气工程及其自动化、变电检修技术。文献标志码：AVisual Management Method of Intelligent Equipmentwith Integrated Video Monitoring Function(State Grid Quzhou Power Supply Company,Quzhou 3240o0,China)1可视化管理方案设计本文设计了一套对人、财、物资源进行集约化管理，提高效率，降低成本，提升安全工器具配置水平，切实达到保护生产现场作业安全的目标；杜绝台账信息和实际物资“两张皮”的问题；加强安全工器具质量管控，更好地规范供应商的履约行为；借助平台，使监督检查更具操作性。同时随着电力系统两票制工作管理制度的落实，还需要能够支持两票制的相关功能。基于目前市场数字化智能技术，利用科技及信息化技术的手段2-3提升安全工器具全寿命周期的管理效率，消除潜在的安全隐患。为实现“世界一流电网，国际一流企业”提供坚实有力的信息化保障。整体架构示意图如图1.150法与各个系统之间实现在线共享，造成工器具精细化管理的“信息孤岛。针对上述技术与的不足，建立一套健全、符合业务规范的全寿命周期安全工器具智能库房管控平台十分必要。本研究设计了集成视频监控功能的智能设备可视化管理方法，能够实现安全工器具智能库房管控的全寿命周期监管，并且能够实现可视化管理，提高了监管能力。Microcomputer Applications Vol.39,No.9,2023所示。模型库算法编辑分析较对操作人员工作站NR网络机组LCU机组LCU2触摸屏触摸屏PCCPCC调速屏调速屏智能仪表智能仪表视频分配器视频分配器视频分配器视频分配器视频分配器其他装置其他装置图1可视化管理方案架构示意图本研究系统由操作人员工作站、工程师工作站等构成，全寿命周期安全工器具智能库房管控平台由基础设施层、平台支撑层、数据资源层、业务逻辑层、展现层、客户端等组成。其中数据资源层包含对规范化业务数据的预处理、计算、存储、挖掘整合等技术手段；业务逻辑层通过柜体和柜位相对应，包括人员管理、工器具台账管理、出人库记录管理、工器具检验进度管理、检验周期预警、借用时长超期预警、工作票对应工器具准备和工作票结束后安全工器具归位状态记录、现场视频、实时监测数据、告警提醒、库房内温湿度照明控制、语音播报、大屏展示信息、区域规划、工器具定位、出人控制、工器具采购、出人库记录、库存盘点、工器具调拨、借用，抢修领用、供应商管理、统计分析等个性化数据应用，并实现预警管控4；综合展现层采用PC、移动终端、大屏等多种展示载体，进行全寿命周期安全工器具智能库房管控平台可视化展示。在基础设施层设计中，通过支撑提供全寿命周期安全工器具智能库房管控平台的基础运行环境，包括网络、硬件、存储和操作系统。平台支撑层通过全寿命周期安全工器具智能库房管控平台提供音视频数据。数据资源层能够提供工器具台账管理与调配、出人库、送检、供应商管理、门禁系统、可视化展示等各类全寿命周期安全工器具智能库房管控平台数据存储和访问服务。业务逻辑层能够提供安全工器具领用、归还、送检、门禁、工作票等应用，支持移动应用和大屏可视化应用。展现层能够通过SG-UAP移动开发组件，采用JSP/HTML、JS、JQ u a r y、CSS等技术开发，分别支撑移动可视化和桌面可视化开发工作5-6。监控系统工作时，监控系统的监控点实时监控智能设备现场各区域，所有的监视器自动巡视各监视区域，也可手动研究与设计定点监视重要区域7-8。回传的每路视频图像叠加监控时间、摄像头编号和监视器名称等信息。利用人侵检测技术划Mc国WiLL模型光纤通信网1主站数据中心瞬态识别网络层通信基站工程师工作站远程工控机以太网机组LCU3机组LCU4触摸屏触摸屏PCCPCC调速屏调速屏智能仪表智能仪表他装置其他装置微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第9 期分非工作区域和危险区域，对智能设备进行识别，输出智能国设备的异常行为，从而避免检修时误碰带电设备等造成人身安全事故9。同时监控系统具有自动报警功能，自动检测智能设备检测区域内的异常变化，并进行实时录像和抓拍，支持与报警系统联动。2视频监控技术设计本研究基于嵌人式设计出多通道的数字视频采集设备，监控视频画面的分辨率更高，支持多路视频的实时采集和高速压缩编码处理10。多通道的数字视频采集设备硬件结构如图2 所示。监控设备VINTVP5158芯片VIN-TVP5158芯片机组LCUSFPGA触摸屏PCC调速屏智能仪表其他装置视频采集模块中央处理器图像引擎实时CLOCK数据存储数据接口DSP处理模块数据接口-数据交互模块图2 视频监控硬件架构设计为了提高视频监控能力，采用多通道的数字视频采集设备，采用的主控芯片为TMS320DM8168，在硬件模块上，系统主要包括ARM子系统、高清视频处理子系统、编解码子系统和DSP子系统，ARM子系统要负责对其他外围电路的配置和控制，高清视频处理子系统负责对视频数据进行压缩编码、滤波和格式转换等工作，DSP子系统负责视频数据的管理工作。视频采集模块使用TVP5158芯片，负责智能设备多路视频的采集11，将采集到的视频数据发送给主控模块进行相应的处理。视频采集模块电路如图3所示。视频采集模块采用多路视频复用可同时对四路模拟视频信号转换为数字视频信号，将采集到的智能设备视频数据首先需要通过A/D转换器，然后分离视频图像的色度信号和亮度信号，经过滤波将视频信号进行整合，再经过定标器处理制定视频信号的格式，然后根据系统对智能设备视频图像的需求将数字视频格式发送到后端视频处理器的输人接口上12。视频采集模块电路支持16 路数字视频的输人，可接收ITU-RBT.656和BT.1120格式两种格式的数字视频信号。TVP5158芯片的解码器输入端输人的多路视频信号数字化后复用在一路输出，提高主控芯片VP口的利用率。3可视化管理方法本文采用改进型随机森林模型实现智能设备数据信息的可视化监控，通过以下方法实现智能设备的可视化监控与管理，随机森林算法的工作示意图4所示。151.视频采集模块EVP5158芯片-EvP5158芯片FPGA高清视频处媒体控制器理子系统CORTEXA8核MMCUARTGPIOEMAC图像存储模块FCARDRS232JERESETCPLDETHODPSETHIDPS视频发送模块VINVIN编解码Nandfash子系统DDRMicrocomputer Applications Vol.39,No.9,2023C4AIN_13C2C32CJIAR432选取数据采集层中各种设备采集的检测数据对所选智能电网数据进行预处理，筛选出最佳数据采用随机森林算法反复训练、学习，得到训练为最佳的随机森林模型利用训练成熟的随机森林算法模型对预处理后的智能电网数据计算、降维，获得易于读取的数据是判断是否重新分类？香验证分类结果是结果不满意？香学习结束图4随机森林算法工作示意图首先构建随机森林算法模型时，该模型构建原理通过随机方式建立起来，在该模型中需要设置不同属性的决策树。每种属性的决策数需要构建一棵决策树分支，通过设置属性，将不同的数据分支提取出来，进而筛选出不同类型的数据信息。构建完毕后，将不同的数据样本输入到森林模型内。进而实现不同类型数据判断。首先输人智能设备数据学习样本，假设记作为X，一（Xi，Xi z 2，Xi D），在构建随机森林算法模型时，需要设置根节点和分节点，将多种数据信息分配在一棵树，根据不同的数据属性选择同一叶节点，当输出相同参数数据信息时，设置为1，当输出不同参数数据信息时，设置为0。然后构建样本数据库，学习器分类如图5所示。假设给定智能设备数据信息中的种群中存在L个粒子，则第i个粒子的M维空间位置矢量记作i=（1，2，,L），d=（1,2,M),速度为U;=（U i，U i 2，,Ua）,智能设备数据信息特征取值表达式为Ua=wuia+cirand()(pia-XiD)+c2rand()(pid-Xip)XiD=XiD+Uid研究与设计JIAR微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第9 期AIN_2JIA4AIN_3州控芯片AIN_4LRCLK_C1BLCK_CiSD.CTTVP5158GNDAIN_1AIN_2CAIN_3C4AIN_4LRCLK_C1BLCK.CISDCTTVP5158GND图3视频采集模块电路数据样本1数据样本2数据样本N样本数据采样集1训练弱学习器1图5分类器架构示意图式(1)式(2)中，w为惯性权重，ci和c为加速度常数，rand()为随机函数，在0 1范围内随机波动。选择智能设备数据信息特征样本，智能设备数据全周期不同数据信息的误差公式为eoOB=2e00B(i)/k式(3)中，eooB（i）为第i个智能设备数据信息特征选取值的数值误差，k为智能设备数据信息粒子群对随机森林的决策树。通过选择不同的分类节点，最终决策树输出算法模型为MAPE-2T,-PiX100%nT式(4)中，T；为实际智能设备数据信息周期数据量，P，为智能设备数据信息决策树输出评估量，n为输入决策树模型后，设置不同智能设备全寿命周期预测点的个数。为了提高(1)智能设备可视化监控效果13，通过GA技术实现智能设备数(2)据信息模型效率输出，则该模型为152CAIN_1C32一JIA432一AIN_2C4AIN_3AIN_4LRCLK_C1R:BLCK.CiSD.CTTVP5158RGNDR:BLCK.CiSD.CTTVP5158GND训练样本1训练样本2训练样本N原始样本训练数据集合数据样本1数据样本2数据样本样本数据采样集2训练弱学习器2强学习器CC2AIN_1AIN_2CAIN_3C4AIN_4LRCLK.CI数据样本1数据样本2数据样本样本数据采样集训练弱学习器(3）(4)Microcomputer Applications Vol.39,No.9,2023min F=Z P,D,=P,V(X,-X)+(Y,-Y)=i=1NZ(CaT)V(X,-X)+(Y,-Y)?式(5)中,P，为智能设备不同数据属性之间在关联上的距离之和,X、Y分别为X、Y.在二维坐标系统下的驻点地址（X,Y）,T 为在智能设备在特定属性下，一定周期内的智能设备数据节点与其他属性具有关联性所在时间段，入为提取智能设备数据信息的成本，其中：min C=(1+a)+(1+ro)-1B22g.PiD,i=1jeJ;式(6)中,Cz(S)为第i个智能设备输出的全生命周期数据信息，S，为第i个随机森林算法模型计算的数据量，r。为随机森林算法模型受外界数据信息影响数值，为全生命周期内数据参数量，为随机森林算法模型，N为计算过程中智能设备种类，j；为第i个智能设备所有周期数据的可视化参数值，g;为智能设备全寿命工作工程中输出的参数信息量，P,为智能设备数据信息全寿命周期内具有的所有区域点故障数据,D;为第i个一种智能设备数据信息与第；个智能设备数据信息之间的距离，通过公式可以反映不同智能设备数据信息的关系。4实验结果与分析为验证本研究远程网络视频监控系统的性能，分别使用文献3系统、文献4系统和本研究方法进行实验，对比3种系统的监控视频数据传输速度以及对人体异常行为的识别率。实验环境如表1所示。在表1的数据环境中，为何这样设置？这是因为试验时，这种方式即可满足需求。国家电网公司STATE.GRID工具采购工具试验当前位置工具i计验试验申请我的任务待处理的试验审核0 件待处理的采购审核件待处理的报废审核件发起流程采购验收试验日历2015十月四五六日一二三12345678 9101112131415161718192021对智能设备的视频监控实验样本数据进行传输。实验分为五组，智能设备发送实验样本，系统接收到样本数据并研究与设计N类型CPU(5)内存硬盘网络接口电源为了提高视频监控功能，直接通过数据提取的方法实现数据监控13，实时状态监控应用示意图如图6 所示。时间轴ro(l+ro)Cz(S,)+(6)工具报废工具入库全部绝缘安全工器具个体防护装备登高工器具其他工器具名称工器具类别电容型验电器电容型电器带电作业用结缘安全帽带电作业用络款安全帽绝杆绝绿杆带电作业用绝练手套带电作业用绝练手套图7 实验环境架构记录数据传输时间。监控视频数据大小设定为0 10 0 GB实验样本如表2 所示。153微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第9 期表1实验环境参数不少于2 个Intel四核Xeon处理器16GB3X500GB热插拔硬盘2个10/10 0/10 0 0 Mbit/s以太网端口双交流电源供电系统传输数据局部更新_操作传输数据局部更新_ 中间层用户操作+-_操作传输数据局部更新传输数据操作云服务器客户端图6 实时状态监控应用示意图图6 的状态监视原理是通过客户端与云服务端时实现数据通信，操作过程中，通过服务器处理数据信息，用户根据不同情况进行数据处理和与计算。通过一段时间的工作，本研究方法监控视频界面如图7所示。developer;你好!工具领用预警监控统计分析基础数据管理预警信息出库动态试验工具0 件无任何出库动态！超期工具1件报废工具。件系统管理库存数望领用数量90656实验数里0。Microcomputer Applications Vol.39,No.9,2023样本监测点监控视频分辨率压缩方式序号数量1122334455为了验证本研究技术方案，将文献3和文献4与本研究方法进行对比分析，从时间上看，三种系统传输实验样本使用的时间如图8 所示。110L100本文系统90-文献3系统80S/面706050403020100图8 数据传输时间示意图通过图8 的对比示意图，可以看出，本研究系统传输实验样本使用时间最短，监控视频数据传输过程速率平稳，网络稳定可靠。随着视频数据量的增加，传输时间增长幅度不大。对数据量较大的实验样本5进行传输时，所用时间仅为51.2s,最大传输速度可达到1.6 5GB/s。然后验证本研究方法可视化识别能力，作为对比实验，测试样本数量设置为10 0 0 0 0 0 个，人为设置故障数据量不同情况，则识别出的数据信息表如表3所示。监测数据个数/节点个1100000021000000310000004100000051000000通过表3的样本数据记录，为了能从整体上实现可视化识别率对比，绘制如图9所示的结构示意图，采用k-means方法与本文方法进行对比。可视化识别率对比示意图如图9所示。100%/率95F90F85801图9可视化识别率对比示意图通过图9 可以看到，通过本文方法进行可视化识别后，在经历5小时的数据计算后，本研究的识别率在10 0%附近，可视化识别率比较高。研究与设计表2 实验样本5总结视频数据大小/GB1080 P50 HZH.2651080P50HZH.2651080P50HZH.2654K50HZH.2654K50HZH.26512实验样本表3实验样本故障数据本文量/个方法/个9743581 43583.4357656477835645718744367 443653455435123时间/h微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第9 期由于当前智能设备在工作过程中输出大量的数据信息，尤其是智能设备全寿命周期过程中数据类型繁多，对数据监16.525.242.867.486.5344督直接决定了智能设备运行状况，为了提高可视化监督程度，采用的主控芯片为TMS320DM8168的芯片实现智能设备高清视频处理，通过编解码子系统和DSP子系统实现视频数据计算，通过改进型随机森林模型提高智能设备数据信息的可视化监控程度，通过试验发现，本文方法数据传输短、工作效率高，可视化识别率能力强，本文在智能设备全寿命监控方面做出一定的技术贡献，后期仍需一定的技术研究。1高高源，闫韬，满成，等.基于监控组态软件的变电站智能视频监控系统设计J.现代电子技术，2 0 2 0，43(16):18-20.2 张鹏，陈运启，靳妮倩君.煤矿安全生产综合监察监管平台设计与实现J.矿业安全与环保，2 0 19，46（6）：553-56.3邹军，夏继胜，吴凯，等.空气预热器实时监控系统堵塞可视化性能研究J.热力发电，2 0 2 0，49（7）：158-162.4张戟，李夏，钱杰寐.耙吸挖泥船安全视频监控系统设计与应用J.中国港湾建设，2 0 18，38（8）：6 0-6 3.5陈伟方，一种基于图像识别的平台翻板检测系统J.航空精密制造技术，2 0 18，54（3）：38-40.6 庞吉敏，蒲朝东，王文和，等.城市地下污水管线安全监控及智能处置系统开发与应用J.给水排水，2018,54(3):127-130.7 段剑，王新朝，何晓阳.基于嵌入式视频监控技术的电网可视化建设J.信息技术，2 0 19，43（11)：16 9-17 2.算法8 模型/个郑雪娜，陶家元，王瑞雪，等.基于智能可视化管理的变电站智能监控系统设计J.现代电子技术，2 0 2 0，97 54543(16):30-33.887359 盛恒，黄铭，杨晶晶.基于FasterR-CNN和IoU优化7433586143601455154参考文献的实验室人数统计与管理系统J.计算机应用，2019,39(6)1669-1674.10付元.基于L-R算法的矿井监视图像复原装置设计J.工矿自动化，2 0 2 0，46（8）：10 1-10 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