井场危险区域操作智能视频监控关键技术研究进展 朱郝成玉 中国石油化工集团有限公司北京 100728 摘要 井场作业环境复杂、危险区域众多人员违规进入危险区域是引发安全事故的重要原因。传统人工监控存在覆盖率不足、响应滞后和疲劳漏检等局限基于深度学习的智能视频监控为井场安全管理提供了新的技术路径。然而现有方法多以单帧目标检测为核心在目标抖动、边界往返、短时遮挡和光照退化等条件下易产生报警闪烁、重复报警和漏报误报率高仍是制约系统落地的关键瓶颈。本文系统梳理了井场及相近工业场景智能视频监控的研究现状从感知层、时序层和环境层三个维度剖析了误报产生机理在此基础上提出了一种融合空间关系计算、连续帧确认、事件状态机、双阈值滞回、遮挡保持和未知状态拒识的时序事件识别与误报抑制统一框架阐述了类别不平衡处理、不确定性量化、开放集识别和半监督学习等关键支撑技术构建了以事件级指标为核心的评价体系和实验设计方案。最后讨论了当前面临的技术挑战并展望了多视角融合、规程约束大模型复核和端—边—云协同等发展方向为井场智能安全监控的后续研究提供参考。 关键词 井场安全危险区域智能视频监控时序事件识别误报抑制状态机不确定性量化 中图分类号 TE928; TP391.4 文献标志码 A Research Progress on Key Technologies of Intelligent Video Surveillance for Hazardous-Zone Operations at Wellsites ZHU Haochengyu (China Petroleum Chemical Corporation, Beijing 100728, China) Abstract: The wellsite operating environment is complex with numerous hazardous zones, and unauthorized personnel entry into these zones is a major cause of safety incidents. Traditional manual surveillance suffers from insufficient coverage, delayed response, and fatigue-related missed detections. Deep learning-based intelligent video surveillance offers a new technical pathway for wellsite safety management. However, existing methods predominantly rely on single-frame object detection, which is prone to alarm flickering, repeated alarms, and missed detections under conditions such as target jitter, boundary oscillation, short-term occlusion, and illumination degradation. High false-alarm rates remain a critical bottleneck constraining deployment. This paper systematically reviews the state-of-the-art in intelligent video surveillance for wellsites and analogous industrial scenarios, and analyzes the mechanisms of false alarms from three dimensions: perception, temporal, and environmental layers. Building on this analysis, a unified framework for temporal event recognition and false-alarm suppression is proposed, integrating spatial relation computation, consecutive-frame confirmation, event state machines, dual-threshold hysteresis, occlusion hold, and unknown-state rejection. Key enabling technologies including class-imbalance handling, uncertainty quantification, open-set recognition, and semi-supervised learning are elaborated. An event-level evaluation system and experimental design scheme are established. Finally, current technical challenges are discussed, and future directions including multi-view fusion, regulation-constrained large-model review, and end-edge-cloud collaboration are outlined, providing a reference for subsequent research on intelligent wellsite safety surveillance. Key words: wellsite safety; hazardous zone; intelligent video surveillance; temporal event recognition; false-alarm suppression; state machine; uncertainty quantification 0 引言 油气井场作业具有高风险、高投入和环境复杂等特征井口、泥浆池、钻井液循环罐、油品存放区和高压管汇等区域均属于重点危险区域。人员未经授权进入危险区域或在关键作业阶段处于不安全位置极易导致机械伤害、物体打击、高处坠落和火灾爆炸等事故。传统安全管理主要依赖人工巡查和视频监控室人工盯屏存在覆盖率不足、响应滞后、夜间疲劳漏检和责任追溯困难等问题。随着中国石油化工集团有限公司一屏掌控等数字化转型工程的推进如何利用人工智能技术实现井场危险区域的全天候自动监控和实时预警已成为油田安全管理智能化升级的迫切需求。 近年来以卷积神经网络Convolutional Neural Network, CNN和Transformer为代表的深度学习技术在目标检测、语义分割和行为识别等计算机视觉任务中取得了突破性进展为工业场景的智能视频监控提供了新的技术路径。YOLO系列、Faster R-CNN和Cascade R-CNN等检测器已在油田、煤矿、铁路和电力等工业场景中得到广泛应用。在油气领域王聪等[1]报道了人工智能技术在江汉油田数智安全管理平台中的应用实现了作业风险智能预警和闭环管理白宁等[2]提出了基于EISC的石油钻井作业全流程智能监控技术方案张楚[3]设计并实现了基于深度学习的油田井场智能视频监控系统孙承鑫等[4]开展了油田矿区视频监控智能分析系统的应用研究。上述工作验证了深度学习在井场安全监控中的可行性但也普遍存在误报率高、报警闪烁和重复报警等突出问题。 误报率高的根本原因在于现有系统大多以单帧目标检测结果直接驱动报警缺乏对事件时序连续性和语义完整性的建模。在井场实际运行中目标检测框抖动、人员在危险区域边界往返、短时遮挡和光照突变等情况均会导致检测结果在帧间剧烈波动若每帧独立判定必然产生大量误报和重复报警。此外井场环境中存在大量训练阶段未见过的目标如动物、堆放物料和未知设备封闭集分类器倾向于将其强行归入已知类别进一步增加误报风险。 针对上述问题本文系统梳理井场及相近工业场景智能视频监控的研究现状从感知层、时序层和环境层三个维度深入剖析误报产生机理在此基础上提出一种融合空间关系计算、连续帧确认、事件状态机、双阈值滞回、遮挡保持和未知状态拒识的时序事件识别与误报抑制统一框架阐述类别不平衡处理、不确定性量化、开放集识别和半监督学习等关键支撑技术构建以事件级指标为核心的评价体系和实验设计方案最后讨论技术挑战并展望发展方向。本文不涉及真实实验数据旨在为后续研究提供系统性的理论框架和技术路线参考。 1 井场智能视频监控研究现状 1.1 油气井场安全监控技术应用 油气行业的智能安全监控近年来发展迅速。王聪等[1]介绍了人工智能技术在江汉油田数智安全管理平台中的应用实践该平台集成了视频AI分析、作业风险预警和应急联动指挥等功能通过接入井场各类摄像头和传感器数据实现了对人员违章行为和设备异常状态的自动识别推动了安全管理从人防向技防转变。白宁等[2]提出了基于EISCElectronic Information Safety Control的石油钻井作业全流程智能监控技术方案覆盖钻前、钻中和钻后各阶段通过实时视频分析和多源数据融合实现作业过程的安全管控。张楚[3]针对油田井场场景设计并实现了基于深度学习的智能视频监控系统采用YOLOv3检测框架对人员和设备进行识别结合区域入侵判定逻辑实现危险区域闯入报警。孙承鑫等[4]开展了油田矿区视频监控智能分析系统的应用研究验证了智能分析技术在矿区周界防护和作业监管中的有效性。史晓萌[5]从智能监控与数据驱动的视角研究了钻井作业时效管理与风险控制方法提出将视频监控结果与钻井工程参数相结合实现作业风险的综合评估。 在海上油气领域徐海彬[6]探讨了海上油田平台安全预警机制的建立方法分析了海上平台空间受限、设备密集和环境恶劣等特点对监控系统的特殊要求。靳卫卫等[7]针对海上油气平台近域工程船舶碰撞风险提出了基于轨迹预测的预警技术通过分析船舶自动识别系统AIS轨迹数据采用长短期记忆网络Long Short-Term Memory, LSTM预测船舶未来位置并结合平台安全圈计算碰撞风险指数实现了提前预警。孙昌等[8]研究了基于光纤声纹识别的油气管道安全预警系统利用分布式光纤传感技术采集管道周边振动信号通过模式识别区分第三方施工和人为破坏等事件为管道安全提供了非视觉监控手段。 上述研究表明智能监控技术已在油气领域得到多场景应用但现有工作多聚焦于检测算法的部署和功能实现对报警时序逻辑和误报抑制机制的系统性研究相对不足。 1.2 相近工业场景智能监控研究 煤矿、铁路和电力等行业在智能视频监控方面积累了丰富经验对井场场景具有重要借鉴价值。 在煤矿场景中由于井下光照不均、粉尘大、空间狭窄和目标小等挑战研究者开展了大量针对性工作。面向煤矿井下复杂光照环境的安全装备小目标检测模型[9]通过引入注意力机制和多尺度特征融合提升了安全帽和自救器等小目标的检测精度。基于CSPNet-YOLOv7目标检测算法的煤矸图像识别模型[10]采用跨阶段局部网络结构优化特征提取实现了煤矸石的高效分选。基于HSV空间的煤矿不均匀照度图像修复算法研究[11]针对井下光照不均问题在HSV色彩空间对亮度通道进行自适应增强改善了图像预处理效果。王虹等[12]将遗传算法与BP神经网络相结合研究了液压支架跟机自动化中的决策优化问题。 在铁路场景中王昌伟等[13]发表了基于机器视觉的铁路异物检测研究综述系统比较了背景差分法、光流法和深度学习方法在铁路限界异物检测中的应用现状指出检测精度与实时性的平衡、恶劣天气适应性和多目标跟踪是当前研究难点。史亚帆等[14]提出了结合铁轨危险区域的异物侵限判定与检测方法通过预定义铁轨区域多边形将目标检测结果与轨道区域进行空间几何关系计算有效降低了轨道区域外运动目标引起的误报这一思路与井场危险区域判定高度契合。叶运广[15]研究了轮轨动态位移的机器视觉检测方法通过高精度边缘提取和几何测量实现了轮轨关系的非接触监测。李刚等[16]提出了基于轻量化网络的铁路周界入侵目标检测算法通过双重注意力机制和Ghost模块将参数量压缩至5.25×10⁶。王一栋等[17]构建了基于YOLOv5s的高铁周界入侵检测模型。王尧等[18]提出了基于边缘智能协同的高铁周界入侵监测系统架构在边缘节点部署轻量化模型进行实时检测在云端进行模型更新和数据汇总。 在电力和工控安全领域王守相等[19]提出了基于轨迹颜色编码与知识蒸馏的电能质量扰动轻量化识别方法通过将时序信号编码为图像并使用知识蒸馏压缩模型实现了边缘端高效推理。融合代价敏感的神经网络工控入侵检测方法[20]针对工控系统攻击样本稀少的问题在损失函数中引入代价敏感因子提升了少数攻击类别的检出率。赵旭明[21]介绍了面向智能监控的YOLOv10图像数据分析与人工智能检测方法展示了最新检测器在监控场景中的性能提升。 1.3 现有研究的共性不足 综合分析现有文献井场及相近工业场景的智能视频监控研究存在以下共性不足 1单帧驱动缺乏时序建模。 绝大多数系统以单帧目标检测结果直接驱动报警未对目标在连续帧中的状态变化进行建模导致报警闪烁和重复报警。虽然部分系统采用简单的连续帧计数策略但缺乏系统的状态机设计和滞回机制。 2空间关系计算粗糙。 现有方法对危险区域的判定多采用矩形包围盒与区域多边形的简单重叠判断未考虑人体不同部位头部、躯干和双脚与危险区域的空间语义差异也未对关键点贴边抖动进行专门处理。 3误报归因不系统。 对误报的分析多停留在经验层面缺乏从感知层检测器误差、时序层状态跳变和环境层遮挡和光照退化三个维度的系统性机理分析。 4未知目标处理缺失。 工业现场存在大量训练阶段未见过的目标封闭集分类器倾向于将其误判为已知类别而现有研究普遍未引入开放集识别或不确定性拒识机制。 5评价体系不匹配。 现有工作普遍采用帧级mAPmean Average Precision作为评价指标而安全监控的实际价值取决于事件级的实时性、完整性和低重复率帧级指标无法反映报警时序质量。 6类别不平衡问题突出。 井场数据集中正常样本远多于违规样本直接训练会导致分类器偏向多数类对违规事件的检出率不足。 2 误报产生机理分析 误报是制约井场智能监控系统落地的核心瓶颈。为系统性地理解误报来源本文将其划分为感知层、时序层和环境层三个维度各维度的误报机制相互叠加共同决定了系统的最终报警质量。 图1 误报产生机理三层模型 2.1 感知层误报 感知层误报源于目标检测器自身的输出误差主要包括以下情形 1检测框抖动。 即使目标静止深度神经网络在相邻帧输出的包围盒坐标也会存在像素级波动。当人员位于危险区域边界附近时检测框的微小抖动即可导致区域内外判定结果在帧间反复切换。 2分类置信度波动。 分类置信度受图像质量、目标姿态和背景干扰等因素影响在帧间存在自然波动。当置信度在判定阈值附近振荡时会产生目标时有时无的闪烁现象。 3类别不平衡导致的偏向性。 井场数据中正常样本远多于违规样本标准交叉熵损失函数会引导分类器偏向多数类。Lin等[22]指出在目标检测中大量易分负样本产生的梯度主导了训练过程导致模型对稀有正样本的学习不足。 4封闭集误分类。 当画面中出现训练集未覆盖的目标类别如动物、堆放物料或未知设备时封闭集分类器的Softmax输出仍会给出一个高置信度的已知类别标签造成虚假检测。Bendale和Ruckert[23]将这一问题定义为开放集识别问题指出传统深度网络无法拒识未知类别。 2.2 时序层误报 时序层误报源于将逐帧检测结果直接映射为报警事件缺乏对时间连续性的建模 1报警闪烁。 感知层的帧间波动直接传递到报警输出导致报警状态在报警—解除之间快速切换短时间内产生大量碎片化报警。 2边界往返重复报警。 当人员在危险区域边界附近反复进出时如在区域边缘作业系统在每次进入时生成新报警事件导致重复报警。 3短时遮挡导致状态中断。 人员经过设备后方或画面短暂遮挡时检测器丢失目标系统判定为离开并解除报警目标重新出现后再次触发报警将一次连续违规拆分为多个事件。 4事件起点延迟。 若系统要求连续多帧确认才触发报警虽然可降低误报但会引入事件检测延迟。延迟过长可能导致安全干预不及时需要在响应速度和误报率之间取得平衡。 2.3 环境层误报 环境层误报源于井场复杂工况对感知系统的干扰 1光照变化。 井场昼夜光照差异大夜间灯光、车辆大灯和金属反光等会造成图像过曝或欠曝影响检测器性能。郑佳悦等[24]针对油田井场夜间光照条件通过HSV颜色空间处理减小光照对图像的影响提升了低照度条件下的检测精度。 2恶劣天气。 雨雪、沙尘和大雾等天气降低图像对比度可能导致漏检或误检。 3摄像机抖动和画面偏移。 井场大型设备运转引起的机械振动会导致摄像机画面轻微抖动影响区域判定的稳定性。 4阴影和倒影。 地面阴影或积水倒影可能被误判为人员目标尤其在固定摄像机视角下。 5多视角信息不一致。 单一摄像机存在视角盲区目标被部分遮挡时可能产生空间关系误判。 2.4 三层误报的耦合关系 感知层、时序层和环境层误报并非独立存在而是相互耦合、级联放大。环境层干扰如光照突变首先导致感知层检测异常置信度下降或位置偏移若时序层缺乏有效的平滑和确认机制感知异常将直接转化为报警闪烁或重复报警。因此误报抑制需要在三个层面协同设计在感知层提升检测鲁棒性和未知拒识能力在时序层引入状态机和滞回机制在环境层通过多视角融合和图像增强降低干扰影响。 3 时序事件识别与误报抑制统一框架 针对上述误报机理本文提出一种时序事件识别与误报抑制统一框架Temporal Event Recognition and False-Alarm Suppression, TERFAS。该框架以空间判定—时序确认—状态管理—拒识兜底为核心设计理念将单帧检测结果转化为稳定、完整、低重复率的事件输出。 3.1 框架总体架构 TERFAS框架由六个核心模块组成 图2 TERFAS时序事件识别与误报抑制统一框架 1危险区域建模与空间关系计算模块。 以多边形方式定义危险区域对每个检测目标计算其包围盒和关键点头部、躯干、双脚与危险区域的空间关系输出区域内外判定和距离度量。 2连续帧确认模块。 对空间关系判定结果进行时间维度平滑要求连续N帧满足条件才确认状态变化过滤帧间抖动。 3事件状态机模块。 采用有限状态机管理无事件—待确认—事件中—解除等状态每个状态有明确的进入条件、保持条件和退出条件确保事件语义完整。 4双阈值滞回模块。 为进入和离开设置不同的确认阈值进入阈值高于离开阈值在状态边界形成滞回区间防止目标在边界附近反复跳变。 5遮挡保持模块。 当目标短时丢失时基于跟踪轨迹和空间上下文保持当前状态一段时间hold_seconds避免将一次连续事件误拆为多个事件。 6未知状态拒识模块。 对检测结果引入不确定性量化当目标类别不确定性超过阈值或被判定为分布外Out-of-Distribution, OOD样本时输出未知状态而非强行归类避免未知目标引发误报。 框架的数据流为视频帧→目标检测→空间关系计算→连续帧确认→状态机判定→双阈值滞回→遮挡保持→未知拒识→事件输出。 3.2 危险区域建模与空间关系计算 危险区域采用多边形顶点列表表示支持矩形、圆形和任意多边形等多种形状。对于每个检测到的人员目标框架支持两级空间关系判定 包围盒级判定 计算人员包围盒与危险区域多边形的交并比Intersection over Union, IoU或重叠比例判断目标是否进入区域。该方法计算简单适用于粗粒度判定。 关键点级判定 当模型输出人体姿态关键点时取双脚关键点的中点作为人员的地面位置参考点。与包围盒中心相比双脚中点不受人体弯腰、伸展等姿态变化影响能更准确地反映人员在地面的实际位置。将参考点与危险区域多边形做点—多边形包含测试可显著降低身体倾斜或手臂伸入区域时的误判。 对于边界抖动问题框架引入边界容差boundary_tolerance参数当参考点距离区域边界小于容差阈值时维持上一帧的判定结果避免因像素级波动导致状态翻转。 3.3 连续帧确认机制 连续帧确认是抑制帧间抖动的基础手段。设t帧的空间判定结果为x_tx_t1表示在区域内x_t0表示在区域外系统维护一个连续计数器C - 当x_t1时C递增当C≥N_enter时确认进入状态。 - 当x_t0时C递减或清零当连续N_exit帧为0时确认离开状态。 N_enter和N_exit分别为进入和离开的确认帧数可根据场景需求独立设置。N_enter越大误报越少但事件检测延迟越高N_enter越小响应越快但更容易受抖动影响。对于井场安全场景建议N_enter取3~5帧以25 fps计约为0.12~0.20 s在低延迟和鲁棒性之间取得平衡。 3.4 事件状态机设计 状态机是TERFAS框架的核心负责将逐帧判定转化为语义完整的事件。以人员进入危险区域事件为例状态机包含以下状态 图3 危险区域入侵事件状态机 - S0无事件 无目标在危险区域内系统处于静默状态。 - S1进入待确认 检测到目标进入区域但尚未满足连续帧确认条件。若确认条件满足转入S2若目标离开区域返回S0。 - S2事件中 确认目标处于危险区域内系统处于报警状态。进入S2时生成事件起点event_start并触发报警。 - S3离开待确认 检测到目标离开区域但尚未满足离开确认条件。若目标重新进入区域返回S2不生成新事件若确认条件满足转入S4。 - S4遮挡保持中 目标在事件过程中短时丢失遮挡或检测器漏检系统保持报警状态并启动倒计时。若目标在hold_seconds内重新出现返回S2若超时转入S5。 - S5事件解除 确认目标已离开区域生成事件终点event_end并解除报警返回S0。 状态机的设计确保了每次完整的进入—离开过程只生成一个事件避免重复报警短时遮挡不会中断事件边界往返在S2和S3之间切换但不会重新生成事件起点。 3.5 双阈值滞回机制 双阈值滞回机制借鉴了施密特触发器的设计思想为状态转换设置非对称阈值 图4 双阈值滞回机制示意图 - 从S0到S1进入待确认要求目标与区域的空间重叠度高于高阈值τ_high。 - 从S2到S3离开待确认要求空间重叠度低于低阈值τ_low。 - τ_high τ_low两者之间形成滞回区间。 当目标在区域边界附近时其重叠度可能在τ_low和τ_high之间波动。在滞回区间内系统维持原有状态不变从而消除边界振荡引起的报警闪烁。重叠度可采用IoU、关键点距离或包围盒重叠比例等多种度量方式具体选择取决于场景精度要求和计算资源约束。 3.6 遮挡保持策略 井场环境中人员被设备、管汇或车辆短时遮挡是常见现象。若简单地将目标丢失等同于离开会将一次连续违规拆分为多个事件导致重复报警和事件持续时间低估。 图5 遮挡保持策略示意图 遮挡保持策略的核心是当S2状态下目标丢失时不立即解除报警而是启动一个保持计时器T_hold。在T_hold时间内 - 若目标重新出现且仍在危险区域内恢复S2状态事件持续时间累计计算。 - 若目标重新出现但已在区域外转入S3离开待确认。 - 若T_hold超时仍未出现目标判定为离开转入S5。 T_hold的取值需权衡过短无法有效处理遮挡过长可能在人员已实际离开后仍维持报警。根据井场遮挡场景的经验统计建议T_hold取1.0~3.0 s并根据不同危险区域的遮挡严重程度分别设置。 3.7 未知状态拒识机制 封闭集分类器对未知目标的误分类是误报的重要来源。TERFAS框架在检测头之后接入未知拒识模块对每个检测结果进行不确定性评估 不确定性量化方法 可采用MC Dropout[25]、深度集成Deep Ensemble[26]或证据深度学习Evidential Deep Learning, EDL[27]等方法估计预测的认知不确定性。其中EDL通过将网络输出解释为Dirichlet分布的参数可在单次前向传播中同时获得类别概率和不确定性估计计算效率优于MC Dropout更适合实时监控场景。 OOD检测方法 采用能量分数Energy Score[28]或OpenMax[23]等方法识别分布外样本。能量分数基于Logits计算不依赖Softmax概率能够有效区分高置信度正确分类和高置信度误分类。 拒识决策逻辑 当不确定性u θ_u或能量分数e θ_e时将检测结果标记为未知不触发已知类别的报警事件但可记录为未知目标出现以供人工复核。阈值θ_u和θ_e在验证集上标定目标是在已知类别检测率和未知目标拒识率之间取得最优平衡。 4 关键支撑技术 4.1 类别不平衡处理 井场监控数据集中正常样本无违规与违规样本的比例通常超过100:1属于典型的类别不平衡问题。若不加以处理模型倾向于将所有样本预测为正常类别导致违规事件漏检。解决该问题的技术路线主要包括 1代价敏感学习。 在损失函数中对少数类违规赋予更高的错分代价。融合代价敏感的神经网络工控入侵检测方法[20]验证了该思路在不平衡工业数据中的有效性。对于目标检测Focal Loss[22]通过在标准交叉熵中引入调制因子(1-p_t)^γ降低易分负样本的损失权重使模型在训练时更关注难分样本。γ参数控制降权强度γ0时退化为标准交叉熵γ增大时对易分样本的抑制增强。 2困难样本挖掘。 Shrivastava等[29]提出的在线困难样本挖掘Online Hard Example Mining, OHEM方法在每次迭代中自动选择损失值最高的样本进行反向传播等效于自动进行困难负样本挖掘适合目标检测中正负样本极度不平衡的场景。 3数据重采样。 通过对少数类进行过采样如复制、数据增强或对多数类进行欠采样来平衡类别分布。但过采样可能导致过拟合欠采样会丢失多数类信息需谨慎使用。 4两阶段级联训练。 第一阶段在平衡数据子集上训练检测器第二阶段在完整数据上进行微调兼顾特征学习和类别平衡。 4.2 不确定性量化 不确定性量化是实现未知拒识和可信预警的基础。在深度学习中不确定性可分为偶然不确定性Aleatoric Uncertainty和认知不确定性Epistemic Uncertainty[25]前者源于数据中的固有噪声后者源于模型对未知数据的知识缺乏。井场监控更关注认知不确定性因为它反映了模型不知道自己不知道的风险。 Kendall和Gal[25]提出了贝叶斯CNN框架通过在测试时启用DropoutMC Dropout近似贝叶斯推断多次前向传播的预测方差可作为不确定性度量。该方法无需修改网络结构但需要多次前向传播增加计算开销。Lakshminarayanan等[26]提出深度集成方法训练多个独立模型并以其预测分歧作为不确定性估计精度高但训练和推理成本较大。Sensoy等[27]提出证据深度学习将网络输出解释为Dirichlet分布的证据参数在单次前向传播中即可计算不确定性适合实时部署。 在井场监控中不确定性量化的价值体现在三个方面一是当不确定性高时拒识预测避免将未知目标误判为已知类别二是将不确定性纳入报警决策高不确定性检测结果需人工复核而非自动报警三是利用高不确定性样本主动学习指导后续数据标注和模型迭代。 4.3 开放集识别 传统分类器在封闭世界假设下工作即测试样本均属于训练时见过的类别。然而井场环境中不可避免地出现训练集未覆盖的目标动物、物料、外来设备等这些未知目标应被拒识而非强行归类。 Bendale和Ruckert[23]提出OpenMax算法通过为每个已知类别建立Weibull分布模型将深度网络的Logits输出重新校准为包含未知类的概率分布实现开放集识别。该方法无需重新训练模型可直接应用于已部署的检测系统。Liu等[28]提出基于能量分数的OOD检测方法将Logits映射为标量能量分数通过阈值判定样本是否属于分布内在多个基准测试中取得了优于Softmax置信度方法的效果。 在TERFAS框架中开放集识别与不确定性量化协同工作OOD检测负责识别分布外样本不确定性量化提供连续的置信度度量二者共同构成未知拒识的双重保障。 4.4 半监督与自监督学习 井场场景的数据标注成本高昂尤其是违规事件样本稀少。半监督和自监督学习技术可利用大量未标注视频数据提升模型性能 1半监督检测。 利用少量标注数据训练初始检测器在大量未标注数据上生成伪标签筛选高置信度伪标签样本加入训练集迭代优化。该方法可显著降低标注成本但需注意伪标签噪声可能引入误差累积。 2自监督预训练。 通过对比学习、掩码图像建模等方法在未标注数据上学习通用视觉表征再在标注数据上微调。He等[30]提出的Mask R-CNN和He等[31]提出的动量对比MoCo等方法为自监督学习在检测任务中的应用提供了基础。 3时序一致性约束。 利用视频中相邻帧语义一致的先验对未标注帧施加时序平滑约束提升检测结果在时间维度的稳定性。 4.5 轻量化与边缘部署 井场监控通常采用边缘计算架构要求模型在低功耗边缘设备上实现实时推理。知识蒸馏[32]通过让小模型学生学习大模型教师的输出分布在保持较高精度的同时大幅压缩模型体积。王守相等[19]在电能质量扰动识别中验证了知识蒸馏在边缘部署中的有效性。GhostNet[33]通过简单的线性变换生成冗余特征图以更少参数构建高效网络结构。通道剪枝和量化INT8/FP16等技术可进一步压缩模型、加速推理。 4.6 多视角融合 单摄像机存在视角盲区和遮挡问题多摄像机协同可有效提升监控可靠性。多视角融合包括三个层次数据层融合多画面拼接、特征层融合多视角特征联合推理和决策层融合各视角独立检测后投票或仲裁。井场场景建议采用决策层融合每个摄像机独立运行TERFAS流水线当多个视角同时确认同一目标进入危险区域时提高报警置信度当某一视角因遮挡丢失目标时参考其他视角结果维持状态。 5 评价体系与实验设计 5.1 从帧级指标到事件级指标 现有研究普遍采用帧级mAP、精确率Precision和召回率Recall作为评价指标。然而安全监控系统的核心价值在于及时、完整、不重复地报告安全事件帧级指标无法反映以下关键质量维度 图6 帧级评价与事件级评价对比 1实时性 事件从发生到被系统报告的延迟。延迟过高将导致安全干预不及时。 2完整性 一次完整的违规事件是否被完整记录包括起点、终点和持续时间。 3低重复率 同一次违规是否只产生一个报警事件而非多个碎片化报警。 4持续性 报警状态在事件持续期间是否稳定有无频繁闪烁。 因此本文建议建立以事件级指标为核心的评价体系将帧级指标作为辅助参考。 5.2 事件级评价指标 设视频中真实事件集合为G{g_1, g_2, …, g_m}系统输出事件集合为D{d_1, d_2, …, d_n}。每个事件包含起点时间、终点时间和类别标签。 事件匹配规则 若d_j与g_i的类别相同且时间重叠率IoU in time超过阈值θ_match建议取0.5则认为d_j正确匹配g_i真阳性TP未匹配的g_i为漏报FN未匹配的d_j为误报FP。 基于上述匹配规则定义以下事件级指标 - 事件精确率 eP TP / (TP FP)系统报告的事件中有多少是真实事件。 - 事件召回率 eR TP / (TP FN)真实事件中有多少被系统成功报告。 - 事件F1分数 eF1 2·eP·eR / (eP eR)精确率和召回率的调和均值。 - 平均检测延迟 t_D从真实事件起点到系统首次报告该事件的平均时间差单位为秒。 - 平均持续时间误差 t_DUR系统报告事件持续时间与真实事件持续时间的平均绝对误差。 - 分裂率 R_split一个真实事件被系统拆分为多个报告事件的比例。R_split越接近0越好。 - 合并率 R_merge多个真实事件被系统合并为一个报告事件的比例。在危险区域监控中通常较低但在人员频繁进出场景下需关注。 5.3 消融实验设计 为验证TERFAS框架各模块的独立贡献建议设计如下消融实验方案所有实验在同一数据集和同一基础检测器上进行 图7 消融实验预期效果示意图 1Baseline 单帧检测单阈值直接报警无任何时序处理。 2连续帧确认 仅加入N帧确认机制验证其对帧间抖动的抑制效果。 3状态机 加入事件状态机验证其对报警完整性和重复率的改善。 4双阈值滞回 加入非对称阈值验证其对边界振荡的抑制效果。 5遮挡保持 加入短时遮挡保持策略验证其对事件分裂率的改善。 6未知拒识 加入不确定性量化和OOD检测验证其对未知目标误报的抑制效果。 7TERFAS完整框架 所有模块协同工作的最终性能。 每组实验记录事件级精确率、召回率、F1、平均延迟、分裂率和报警次数。预期随着模块逐步加入误报次数和分裂率显著下降而检测延迟略有增加但在可接受范围内建议不超过1 s。 5.4 对照实验设计 为验证框架的通用性和优越性建议设置以下对照组 1不同检测器对比 在YOLOv8/v10/v11、Faster R-CNN和RT-DETR等主流检测器上分别应用TERFAS框架验证框架对不同检测器的适配性。 2不同时序策略对比 将TERFAS与简单滑动窗口、指数平滑和中值滤波等时序后处理方法对比验证状态机滞回机制的优越性。 3鲁棒性测试 在不同光照条件白天、夜间、逆光、不同天气晴天、雨雪、沙尘和不同遮挡程度下测试框架性能验证环境适应性。 4未知目标测试 在测试集中加入训练阶段未见过的目标类别动物、物料等对比封闭集模型和TERFAS未知拒识模块的误报率。 5.5 数据集构建建议 监督学习的性能上限取决于数据质量。针对井场危险区域监控任务建议按以下规范构建数据集 1多源采集 收集不同油田、不同井型钻井、完井、修井、不同摄像机视角和不同时段昼夜、四季的视频数据确保场景覆盖度。 2标注规范 采用三步标注法①框出人员目标②定义危险区域多边形③标注事件时间区间起点、终点、类别。重点标注违规过程而非孤立帧保留事件上下文。 3难例覆盖 数据集中应包含足够数量的边界往返、短时遮挡、光照突变和未知目标等困难场景避免模型在简单数据上过拟合。 4数据划分 按视频序列而非帧随机划分训练集、验证集和测试集确保同一事件的帧不会同时出现在训练集和测试集中避免数据泄露。 5隐私合规 对人员面部进行脱敏处理标注数据需获得相关单位授权符合数据安全和个人信息保护法规要求。 6 技术挑战与展望 6.1 当前面临的主要挑战 尽管基于深度学习的井场智能视频监控技术已取得显著进展但在实际落地中仍面临以下挑战 1工业级数据稀缺。 井场违规事件本身属于小概率事件真实违规样本极少各油田数据标准不统一、跨企业共享困难标注质量受标注员主观判断影响事件起止时间的标注一致性难以保证。如何在小样本条件下训练出鲁棒的检测器是首要挑战。 2实时性与精度的矛盾。 井场边缘计算设备算力有限而高精度检测器如大模型、多模型集成计算开销大。不确定性量化如MC Dropout多次前向传播和多视角融合进一步增加推理延迟。如何在有限算力下实现实时、准确、带不确定性估计的检测需要在模型压缩、算法优化和硬件加速等方面协同突破。 3开放世界适应性。 井场作业场景随时间演变新设备引入、施工方案变化和季节更替均可能导致数据分布漂移Distribution Shift。封闭集模型在部署后性能会逐步退化需要持续学习和在线更新机制但工业场景对模型更新的稳定性要求极高频繁更新可能引入新的误报模式。 4多模态协同理解不足。 现有系统主要依赖视觉信息对传感器数据如可燃气浓度、井场压力和设备振动和作业规程文本的利用不足。单纯基于视频的检测难以区分经过许可的合规作业和未经许可的违规进入需要融合作业许可、施工计划和人员定位等多源信息才能做出更准确的安全判定。 5报警闭环管理缺失。 多数研究止步于检测—报警对报警后的确认、处置、复核和溯源缺乏系统性设计。高误报率导致现场人员对报警系统产生警报疲劳反而削弱了安全监控的实际效能。 6.2 未来发展方向 1多视角融合与三维空间建模。 利用多摄像机标定和三维重建技术构建井场危险区域的三维空间模型将二维检测结果投影到三维空间进行统一判定可从根本上消除单视角盲区和透视畸变导致的空间误判。结合深度摄像机或激光雷达可进一步提升空间定位精度。 2规程约束与大模型复核。 利用大语言模型Large Language Model, LLM理解作业规程和施工方案将视觉检测结果与规程规则进行逻辑比对。例如系统可根据当日施工计划判断人员进入危险区域是否获得授权而非简单地将所有进入都判定为违规。LLM还可对报警事件进行语义复核过滤明显不合理的报警降低误报率。该方向的关键是确保LLM输出的可解释性和可控性避免黑箱复核引入新的风险。 3端—边—云协同架构。 在端点摄像机部署轻量化模型进行实时初筛在边缘节点运行TERFAS等时序推理和多视角融合在云端进行模型训练、更新和大数据分析。三级架构可在保证实时性的同时实现持续学习和全局优化。 4主动学习与持续迭代。 建立部署—收集难例—人工标注—模型更新—再部署的闭环迭代机制。利用不确定性量化自动筛选高价值样本模型最不确定的样本进行人工标注以最小标注成本最大化模型性能提升。 5多模态融合决策。 将视频监控与可燃气检测、噪声监测、人员定位标签和作业许可系统等多源数据融合构建井场安全数字孪生体实现从看见违规到理解风险的跨越。 6报警效能评估与自适应阈值。 建立报警效能的量化评估体系根据现场反馈报警确认率、处置时间和误报投诉率自适应调整检测阈值和确认帧数在不同作业阶段如高风险作业期间降低阈值提高灵敏度低风险期间适当提高阈值减少干扰动态平衡安全保障和用户体验。 7 结论 1井场危险区域智能视频监控的核心矛盾在于单帧检测的瞬时性与安全事件的时序连续性之间的不匹配。误报并非仅由检测器精度不足导致而是感知层波动、时序层缺失和环境层干扰三层耦合的结果。单纯提升检测器精度无法根本解决误报问题必须在时序逻辑层面建立系统化的事件管理机制。 2本文提出的TERFAS框架通过空间关系计算、连续帧确认、事件状态机、双阈值滞回、遮挡保持和未知拒识六个模块的协同设计将逐帧检测结果转化为稳定、完整、低重复率的事件输出。状态机确保事件语义完整滞回机制消除边界振荡遮挡保持防止事件分裂未知拒识避免已知类别误判各模块针对不同误报机理形成互补。 3类别不平衡处理、不确定性量化、开放集识别、半监督学习和轻量化部署是支撑框架落地的关键技术。Focal Loss和OHEM可缓解违规样本稀缺问题证据深度学习和能量分数OOD检测可在单次前向传播中实现实时不确定性估计知识蒸馏和模型量化可满足边缘部署的算力约束。 4事件级评价指标eP、eR、eF1、检测延迟、分裂率比传统帧级mAP更能反映安全监控系统的实际效能。消融实验应逐模块验证各组件的独立贡献对照实验应覆盖不同检测器、不同时序策略和不同环境条件。 5井场智能安全监控的未来发展方向是从单帧检测报警走向多模态时序风险理解通过多视角三维建模、规程约束大模型复核、端—边—云协同和主动学习闭环构建自适应、可解释、可持续迭代的井场安全智能体。 参考文献 [1] 王聪, 李磊, 李森, 等. 人工智能技术在江汉油田数智安全管理平台的应用[J]. 江汉石油科技, 2024, 34(2): 45-51. 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