一种基于物联网的撬装加油装置的事故灾难监测管理系统

技术领域

本发明涉及加油站灾害事故监测技术领域，尤其涉及一种基于物联网的撬装加油装置的事故灾难监测管理系统。

背景技术

随着我国经济水平的不断发展，城市化进程的不断推进，汽车行业得到了迅猛的发展，越来越多的汽车投入到了日常使用中，国内燃油车保有量已超过3亿辆，年消耗汽柴油2.6亿吨以上，加油站成为了必备的交通基础设施，其重要性和安全性越发受到重视。为了提高加油设备的集成度、编捷性和安全性，撬装加油装置已得到广泛应用。相比传统的加油设施，撬装加油装置是集成了储油罐、加油机和视频监控设备的一体化地面可移动加油站，具有占地面积小、建站时间短的优势，目前已广泛应用在物流园区、工业园区、驾校和公交站场等车辆集中的区域。燃油常温下容易挥发，达到一定浓度、遇到明火或者静电极易发生爆炸事故。

撬装加油装置周边的人员常常不自觉的产生高危行为，例如操作人员不规范作业、存在环境安全隐患或者危险动作、非工作人员距离撬装加油装置距离过近等等。如果能够结合物联网和运营商网络，对撬装加油装置的内部及周边环境进行可靠监控，提前发现危险状态和行为，提前预防事故或者灾害带来的损失，是非常必要的。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于物联网和运营商网络的、对周边环境和内部状况进行有效监控的撬装加油装置的事故灾难监测管理系统。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提供了一种基于物联网的撬装加油装置的事故灾难监测管理系统，包括感知层(100)、汇聚层(200)、传输层(300)、平台层(400)和应用层(500)：

所述感知层(100)，包括若干环境感知设备，用于获取至少一台撬装加油装置所在环境的感知信号；

所述汇聚层(200)，对至少一台撬装加油装置所在的若干环境感知设备获取的感知信号进行灾害分析后实现本地存储，本地存储的内容还通过数据传输协议进行格式转换；

所述传输层(300)，采用兼容物联网与运营商网络的方式传输，用于获取汇聚层(200)进行了数据传输协议的格式转换的本地存储的内容，并传递到平台层(400)；

所述平台层(400)，对至少一台撬装加油装置以及用户进行集中管理，选择性的对接入平台层(400)的用户发送至少一台撬装加油装置的环境异常的预警信号；

所述应用层(500)，用于构建一定地域范围内的撬装加油装置的事故灾害智能感知与救援可视化一张图，展示对地域范围内的所有撬装加油装置的综合事故灾难监测结果的可视化呈现。

在以上技术方案的基础上，优选的，所述感知层(100)包括若干前端传感器和摄像头(1)；所述前端传感器分别设置在至少一台撬装加油装置的机房(9)内表面或者加油机(8)内，用于获取可燃气体传感信号、温湿度传感信号、电气火灾传感信号或者烟雾传感信号；摄像头设置在至少一台撬装加油装置的机房(9)外侧表面或者机房(9)顶部，且摄像头(1)的取景部倾斜向下设置，用于连续且实时捕获至少一台撬装加油装置外围环境的视频流；可燃气体传感信号、温湿度传感信号、电气火灾传感信号、烟雾传感信号与视频流共同构成了至少一台撬装加油装置所在环境的感知信号。

优选的，所述汇聚层(200)对至少一台撬装加油装置所在的若干环境感知设备获取的感知信号进行灾害分析，是在至少一台撬装加油装置内设置物联网网关(5)和网络硬盘录像机NVR(4)，物联网网关(5)与若干前端传感器通信连接，网络硬盘录像机NVR(4)与摄像头通信连接；所述物联网网关(5)内预设了检测信号阈值，物联网网关(5)对若干前端传感器获取的可燃气体传感信号、温湿度传感信号、电气火灾传感信号或者烟雾传感信号与对应的检测信号阈值进行比较后，输出对比结果；所述网络硬盘录像机NVR(4)结合摄像头获取的视频流，采用视频智能分析算法，得到预警事件并生成对应的事件记录；所述对比结果和事件记录分别通过数据传输协议进行格式转换后远程发送给平台层(400)。

进一步优选的，所述视频智能分析算法的内容是：

A、将图像进行网格化，在摄像头对应的图像坐标系中构建若干间隔相同的虚拟直线；若干虚拟直线均与至少一个撬装加油装置的轮廓平行；标定图像坐标系的坐标与世界坐标系的坐标的转换关系；

B、对视频图像进行去噪，采用OpenCV识别并提取若干虚拟直线所在区域的摄像头对应的图像中的人体轮廓；

C、基于人体轮廓构建至少一个完全包围单个人体轮廓的矩形框；矩形框的边界偏离人体轮廓一定距离设置；

D、在矩形框内寻找手部区域的图像，判断手部有无烟支对象，并进一步判断烟支对象远离手指的端部轮廓是否完整；

E、如判定人体轮廓手部存在不完整的烟支对象，且与人体轮廓面部区域的距离发生变化，则生成预警事件。

优选的，所述判断手部有无烟支对象，并进一步判断烟支对象远离手指的端部轮廓是否完整，是将手部区域的图像转换为灰度图像，并对灰度图像进行二值化处理，使烟支部分的图像的边缘亮度值保持一致，对烟支部分的图像的边缘拟合直线，将图像坐标系中的拟合直线的长度换算为世界坐标系中的长度，判断该长度是否小于烟支的标准长度，即可判定烟支端部轮廓是否完整。

进一步优选的，所述平台层(400)包括视频监控平台和综合管理平台，其中：所述视频监控平台包括站控终端和集控中心，用户通过站控终端向视频监控平台发出访问请求，访问各撬装加油装置对应的摄像头和网络硬盘录像机NVR(4)；集控中心响应用户的接入视频监控平台的请求，并提供数据转发功能，将物联网网关(5)输出的对比结果，或者将各撬装加油装置对应的摄像头和网络硬盘录像机NVR(4)采集的视频流发送至集控中心所在的计算机；

所述综合管理平台包括设备管理模块、站点管理模块、数据集成模块、实时报警模块和统一报表模块；设备管理模块用于注册并管理至少一台撬装加油装置上设置的若干前端传感器、摄像头、物联网网关(5)和网络硬盘录像机NVR(4)；站点管理模块用于注册并登记至少一台撬装加油装置的出厂信息与使用信息；数据集成模块用于采用统一的数据接口分析并还原采集前端传感器输出的传感信号、检测信号阈值及对比结果对应的数据，或者结合视频智能分析算法识别的预警事件转换为相应的数据；实时报警模块用于根据数据集成模块得到的数据对应生成报警信息，并发送给用户；统一报表模块用于对数据集成模块得到的数据实时展示，生成包含对比结果和/或预警事件对应的事件记录的历史监测报表，或者包含报警信息的报警信息报表。

更进一步优选的，设备管理模块所述注册并管理至少一台撬装加油装置上设置的若干前端传感器、摄像头、物联网网关(5)和网络硬盘录像机NVR(4)，是分别按顺序登记各前端传感器、摄像头、物联网网关(5)或者网络硬盘录像机NVR(4)的设备编号、设备类型、设备型号、设备名称、位置描述、联网通讯方式和MAC地址。

更进一步优选的，所述实时报警模块根据报警规则生成感知层(100)对应的各前端传感器的检测信号阈值，并将检测信号阈值发送给汇聚层(200)的物联网网关(5)；实时报警模块生成的报警信息依次包括事件编号、设备名称、事件名称、事件严重程度、现场视频截图和发送时间。

更进一步优选的，应用层(500)所述构建一定地域范围内的撬装加油装置的事故灾害智能感知与救援可视化一张图，是在二维地图上对对比结果和预警事件进行处理和显示，实现对至少一台撬装加油装置的细节信息的全面监测和查询，根据全局态势实现对灾难事故的提前预防。

本发明提供的一种基于物联网的撬装加油装置的事故灾难监测管理系统，相对于现有技术，具有以下有益效果：

(1)本方案融合了感知监测和数据采集手段，能够识别撬装加油装置周边的危险行为和内部运行状况，为远程管理者提供了可靠的监测信息，对潜在的灾害风险感知更加可靠，有利于在灾害发生前发出预警信号，便于提前进行预防和干预；

(2)本方案建立的事故灾害智能感知与救援可视化一张图，有利于实现区域撬装加油装置的风险识别预警、远程响应或者综合保障功能的协同，为资源的合理调配、加油站的规划运营提供数据支撑。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种基于物联网的撬装加油装置的事故灾难监测管理系统的结构框图；

图2为本发明一种基于物联网的撬装加油装置的事故灾难监测管理系统的至少一台撬装加油装置及其环境感知设备、物联网网关和网络硬盘录像机NVR的结构示意图；

图3为本发明一种基于物联网的撬装加油装置的事故灾难监测管理系统的实时报警模块的工作流程；

图4为本发明一种基于物联网的撬装加油装置的事故灾难监测管理系统的视频监控业务流程；

图5为本发明一种基于物联网的撬装加油装置的事故灾难监测管理系统的可燃气体探测器的监测对比结果上报的过程示意图；

图6为本发明一种基于物联网的撬装加油装置的事故灾难监测管理系统的组合式电气火灾监测器的监测对比结果上报的过程示意图；

图7为本发明一种基于物联网的撬装加油装置的事故灾难监测管理系统的摄像头捕捉的一种识别边界入侵的危险行为的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施方式，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供了一种基于物联网的撬装加油装置的事故灾难监测管理系统，包括感知层100、汇聚层200、传输层300、平台层400和应用层500。其中：

感知层100包括若干环境感知设备，用于获取至少一台撬装加油装置所在环境的感知信号；感知层100通过传感器或者摄像头进行环境感知，并生成感知信号。

汇聚层200对至少一台撬装加油装置所在的若干环境感知设备获取的感知信号进行灾害分析后实现本地存储，本地存储的内容还通过数据传输协议进行格式转换；汇聚层可以实现感知信号的本地存储，也可以选择进一步的在汇聚层200本地进行数据处理。

传输层300采用兼容物联网与运营商网络的方式传输，用于获取汇聚层200进行了数据传输协议的格式转换的本地存储的内容，并传递到平台层400；运营商网络可以兼容2G/3G/4G/5G网络、依赖运营商的NB-IOT的物联网，或者基于LoRa自组网络的物联网，或者无线WiFi网络。

平台层400对至少一台撬装加油装置以及用户进行集中管理，选择性的对接入平台层400的用户发送至少一台撬装加油装置的环境异常的预警信号，平台层可用于管理用户、设备并发布预警信号。

应用层500用于构建一定地域范围内的撬装加油装置的事故灾害智能感知与救援可视化一张图，展示对地域范围内的所有撬装加油装置的综合事故灾难监测结果的可视化呈现。便于区域管理者进行决策或者调度。

如图1结合图2可知，感知层100包括若干前端传感器和摄像头1；前端传感器分别设置在至少一台撬装加油装置的机房9内表面或者加油机8内，用于获取可燃气体传感信号、温湿度传感信号、电气火灾传感信号或者烟雾传感信号；摄像头设置在至少一台撬装加油装置的机房9外侧表面或者机房9顶部，且摄像头1的取景部倾斜向下设置，用于连续且实时捕获至少一台撬装加油装置外围环境的视频流；可燃气体传感信号、温湿度传感信号、电气火灾传感信号、烟雾传感信号与视频流共同构成了至少一台撬装加油装置所在环境的感知信号。如图所示，机房9内设置有加油机8，加油机8上设置有液位计量仪；机房9内安装有温湿度传感器2、组合式电气火灾监测器3、可燃气体探测器6和独立型烟感7；摄像头1优选设置在机房9外表面的顶部，摄像头1为热成像双目枪机。若干前端传感器和摄像头1采集的信息共同构成了感知信号。

图1中的前端传感器和摄像头1使用了常规的上行通讯方式，举例说明：液位计量仪和可燃气体探测器6可以通过RS485与汇聚层200上行通信，温湿度传感器2和组合式电气火灾监测器3通过LoRa方式与汇聚层200通信；独立型烟感7的通讯方式是NB-IOT；摄像头1通过RJ45网线与汇聚层200连接。

如图5所示，图示展示了可燃气体探测器6的监测对比结果上报的过程。通过4G方式上报探测到的可燃气体浓度。汽油爆炸浓度范围1.3％--6.0％V/V体积浓度，轻柴油1.5～4.5％V/V体积浓度，汽油闪点一般在40℃左右，实际加油站的柴油闪点在59-63℃之间。上报原理为：至少一台撬装加油装置内/外部可燃气体一旦浓度异常，可燃气体探测器6会产生预警信号，并进行联动处理如启动排风装置、周边警号不停闪烁报警，及时进行现场排风、管道通风处理，保证加油站的安全防护工作，并通过平台层400传输预警信号，运营人员安排专业人员到达现场处理。

独立型烟感7的上报过程为：独立型烟感7实时监测区域烟雾浓度，一旦烟雾浓度异常，立即产生预警信号，并进一步联动摄像头取证；预警信号以弹框提示或消息推送的方式推送至平台层400，平台层400发送短信通知安全责任人，派运维员处理现场隐患。

如图6所示，图示展示了组合式电气火灾监测器3的监测对比结果上报的过程。通信方式可以采用LoRa物联网网关下行通过LoRa方式连接组合式电气火灾监测器，LoRa物联网网关上行通过4G方式将感知数据上传给平台层400。组合式电气火灾监测器3通过对电气引发火灾的主要因素，如导线温度、电流、电压和漏电流等进行不间断的数据跟踪与统计分析，当现场发生线缆漏电电流、温度超出标准值或者设定值，功率超限以及故障电弧时，发出预警信号并发送至平台层400，平台层400以弹框提示或消息推送的方式推送报警信号，并发送短信通知安全责任人，派运维员处理现场隐患。

如图1所示，汇聚层200对至少一台撬装加油装置所在的若干环境感知设备获取的感知信号进行灾害分析，是在至少一台撬装加油装置内设置物联网网关5和网络硬盘录像机NVR4，物联网网关5与若干前端传感器通信连接，网络硬盘录像机NVR4与摄像头通信连接；物联网网关5内预设了检测信号阈值，物联网网关5对若干前端传感器获取的可燃气体传感信号、温湿度传感信号、电气火灾传感信号或者烟雾传感信号与对应的检测信号阈值进行比较后，输出对比结果；网络硬盘录像机NVR4结合摄像头获取的视频流，采用视频智能分析算法，得到预警事件并生成对应的事件记录；对比结果和事件记录分别通过数据传输协议进行格式转换后远程发送给平台层400。对比结果的比较和生成过程可以在物联网网关5内部实现。

其中，汇聚层200的网络硬盘录像机NVR4采用的视频智能分析算法的内容是：

A、将图像进行网格化，在摄像头对应的图像坐标系中构建若干间隔相同的虚拟直线；若干虚拟直线均与至少一个撬装加油装置的轮廓平行；标定图像坐标系的坐标与世界坐标系的坐标的转换关系；各虚拟直线类似于图像坐标系中的距离刻度。因为现实世界坐标系中的尺寸与图像坐标系中的像素距离具有线性关系。如果有非工作人员进入至少一个撬装加油装置的临近范围，如果停留时间超过设定阈值，则判定为第三严重度的预警事件。

B、对视频图像进行去噪，采用OpenCV识别并提取若干虚拟直线所在区域的摄像头对应的图像中的人体轮廓；对图像去噪是采用高斯函数进行低通滤波。获取人体轮廓本方案采用sobel算子进行，是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度近似值，通过像素点上下、左右相临像素点的灰度加权差，在边缘处达到极值的现象进行边缘检测，这是一种常规的边缘检测方法。

C、基于人体轮廓构建至少一个完全包围单个人体轮廓的矩形框；矩形框的边界偏离人体轮廓一定距离设置；sobel算子的整体精度不是很高，选用矩形框包围人体轮廓一定距离，有利于包围人体尤其是手部的握持物体，以便于进一步分析。

D、在矩形框内寻找手部区域的图像，判断手部有无烟支对象，并进一步判断烟支对象远离手指的端部轮廓是否完整；

E、如判定人体轮廓手部存在不完整的烟支对象，且与人体轮廓面部区域的距离发生变化，则生成预警事件。

其中，步骤D判断手部有无烟支对象，并进一步判断烟支对象远离手指的端部轮廓是否完整，是将手部区域的图像转换为灰度图像，并对灰度图像进行二值化处理，使烟支部分的图像的边缘亮度值保持一致，对烟支部分的图像的边缘拟合直线，将图像坐标系中的拟合直线的长度换算为世界坐标系中的长度，判断该长度是否小于烟支的标准长度，即可判定烟支端部轮廓是否完整。

具体的，可以在矩形框内进一步细分手部区域的图像和头部区域的图像，并进行单独分隔。我国的烟支长度为84mm，烟支的周长为16mm-18mm，根据以上尺寸，再加上标定图像坐标系的坐标与世界坐标系的坐标的转换关系，将世界坐标系中的烟支长度和烟支直径，折算为烟支在图像坐标系中的长度对应的像素数或者直径对应的像素数，可以识别人体手指上是否存在烟支对象，并进一步确认图像坐标系中的拟合直线的长度，即烟支对象的轴向方向的边缘是否保持圆滑过渡且总长对应在世界坐标系中的84mm；如果烟支对象的总长保持不变，则生成第二严重度的预警事件，如果烟支对象的总长发生变化，且烟支对象与人体头部的距离发生变化，则表明烟支被点燃，此时生成第一严重度的预警事件。第一严重度的预警事件的优先级大于第二严重度的预警事件的优先级，第二严重度的预警事件的优先级大于第三严重度的预警事件的优先级，即至少一个撬装加油装置的邻近区域内有人员点燃烟支，具有更高的预警优先级和危害程度。如果不是烟支对象，而是人员在至少一个撬装加油装置的邻近区域接打电话，也可以采用类似的方式进行判断，区别在于手机的轮廓始终是完整的，识别为手机对象后无需进行手机端部轮廓是否完整的判断过程。

摄像头结合网络硬盘录像机NVR4可以实现边界入侵、危险行为以及火焰等。具体的，边界入侵：如图7结合上述视频智能分析算法所述，在监控的区域内，可以任意设置警戒区域和警戒线，当有运动物体进入警戒区域，在警戒区域内移动，或跨越设置的警戒线，则触发报警，运动目标被报警框标示出来，监控画面提示报警信息，提醒监控人员注意有可疑目标入侵，同时可以对闯入人员进行抓拍，用于事后处理取证。

危险动作：除了上述针对烟支或者手机轮廓识别的方式外，还可以结合检测小范围内的烟头、明火，或者设置温度检测，对异常热源发出预警信号。

火焰检测：摄像头可通过火焰红外辐射，探测火焰及周围物体温度，并提前设置温度阈值范围，当周围物体温度超过临界值时，生成预警信号。红外热成像摄像机工作不借助外在光源，抗干扰能力强，因此可实现全天候火焰监控。

如图1结合图4所示，本方案中平台层400包括两个平台，分别是视频监控平台和综合管理平台。其中：所述视频监控平台包括站控终端和集控中心，用户通过站控终端向视频监控平台发出访问请求，访问各撬装加油装置对应的摄像头和网络硬盘录像机NVR4；集控中心响应用户的接入视频监控平台的请求，并提供数据转发功能，将物联网网关5输出的对比结果，或者将各撬装加油装置对应的摄像头和网络硬盘录像机NVR4采集的视频流发送至集控中心所在的计算机；各摄像头是24小时连续工作，由网络硬盘录像机NVR4对视频流的处理、录像和存储。视频监控平台的业务流程如附图4所示，结合视频智能分析算法，可以检测边界入侵、抽烟、打电话或者明火等预警事件，同时上报给网络视频录像机NVR进行事件记录，并推送至视频监控平台。集控中心通常是远程PC端，视频监控平台收到超过检测信号阈值的对比结果或者预警事件后，在远程PC端进行弹框提醒，同时以语音或短信方式推送给有管理权限的相关用户。用户可以采用手机、平板电脑等移动端登陆。

综合管理平台包括设备管理模块、站点管理模块、数据集成模块、实时报警模块和统一报表模块；设备管理模块用于注册并管理至少一台撬装加油装置上设置的若干前端传感器、摄像头、物联网网关5和网络硬盘录像机NVR4；站点管理模块用于注册并登记至少一台撬装加油装置的出厂信息与使用信息；数据集成模块用于采用统一的数据接口分析并还原采集前端传感器输出的传感信号、检测信号阈值及对比结果对应的数据，或者结合视频智能分析算法识别的预警事件转换为相应的数据；实时报警模块用于根据数据集成模块得到的数据对应生成报警信息，并发送给用户；统一报表模块用于对数据集成模块得到的数据实时展示，生成包含对比结果和/或预警事件对应的事件记录的历史监测报表，或者包含报警信息的报警信息报表。

其中，设备管理模块注册并管理至少一台撬装加油装置上设置的若干前端传感器、摄像头、物联网网关5和网络硬盘录像机NVR4，是分别按顺序登记各前端传感器、摄像头、物联网网关5或者网络硬盘录像机NVR4的设备编号、设备类型、设备型号、设备名称、位置描述、联网通讯方式和MAC地址。设备管理模块形成的注册或者管理信息如下表所示。

实时报警模块根据报警规则生成感知层100对应的各前端传感器的检测信号阈值，并将检测信号阈值发送给汇聚层200的物联网网关5；实时报警模块生成的报警信息依次包括事件编号、设备名称、事件名称、事件严重程度、现场视频截图和发送时间，报警信息如下表所示。事件严重程度可以采用前述的第一严重度、第二严重度或者第三严重度的表述，也可以采用RPN风险顺序数进行计算，即频率、严重度和探测度，分别代表了预警事件的发生频次、严重程度和被探测的可能性，RPN风险顺序数的取值1-1000，取值越大表示严重程度越高。实时报警模块既可以接收数据集成模块生成的检测信号阈值及物联网网关发送的对比结果，生成报警信息，也可以在实时报警模块本地接收传感信号和检测信号阈值，就地生成对比结果，并进一步生成报警信息。即图3中的上报告警过程。

即便没有超限或者未生成报警信息，实时报警模块也会定期生成流水信息，流水信息如下表所示。即图3中的设备流水。

应用层500所述构建一定地域范围内的撬装加油装置的事故灾害智能感知与救援可视化一张图，是在二维地图上对对比结果和预警事件进行处理和显示，实现对至少一台撬装加油装置的细节信息的全面监测和查询，根据全局态势实现对灾难事故的提前预防。

全局态势分为三个维度，即安全态势、人员态势和运营态势：安全态势，指综合呈现撬装加油装置的安全态势，并通过报警事件智能触发系统联动，实现对撬装加油装置的安全防范；人员态势，指综合人脸布控算法，对撬装加油装置的人员进行管理，包括人员身份认证、特殊人员预警、黑名单等；运营态势，指多维度统计油消耗量，指导撬装加油装置运营。

另外，结合撬装加油装置的事故灾害智能感知与救援可视化一张图，可以实现跨域应急协同，具体是指单一灾种向综合减灾转变，完成多灾种监测预警融合；一旦地震、水旱、森林火等自然灾害发生，撬装加油装置可交由应急指挥统一管理，实现油品应急跨区域、跨层级协同调度。基于二维地图全局展示撬装加油装置的位置，当输入灾源位置和能源应急半径后，可以立即筛选出离灾源最近的撬装加油装置，实现油品跨域能源应急，满足救灾应急的能源保供需求。

以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。