钻井过程人员异常行为视频智能识别系统

• 作者: 吴德松 李千登 王文正
• 来源期刊: 安全、健康和环境
• 关键词: 钻井作业 异常行为识别 视频智能识别系统 目标检测方法 钻井安全管理
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 15-20
• 页数: 6页
• 字数: 3962字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7932.2020.02.004

摘要

针对钻井现场视频监控人工值守工作量大、异常行为识别不及时、海量视频数据缺乏实时报警等问题,结合钻井作业操作规程建立井控坐岗监测、起下钻、甩钻具等钻井作业场景典型异常行为判别规则,在基于卷积神经网络的目标检测方法基础上,引入SIFT方法和基于强化学习的困难样本筛选策略,提高了算法识别的准确率与鲁棒性.测试结果表明,在像素分辨率1920×1080的情况下,该方法整体识别准确率达到85％以上,平均识别速度为135 ms/帧.在此基础上,开发了钻井过程人员异常行为智能识别系统,试点应用结果表明,该系统能够对接入的视频流进行实时检测,及时、准确识别出坐岗人员擅自离岗、起下钻及甩钻具过程人员危险站位等异常行为,有效提升钻井现场安全管理水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴德松		6	8	2.0	2.0
2	李千登		9	19	3.0	4.0
3	王文正		2	4	1.0	2.0