一、方案背景
互联网、物联网、人工智能等新一代信息技术引领新一轮产业革命，加快能源革命步伐。尤其是随着人工智能技术的不断发展，AI智能检测与识别技术在能源行业的应用也越来越广泛。与此同时，国家出台多项政策，将智慧能源纳入新基建融合基础设施等，这些因素都加快了能源智慧互联网的建设与管理。
智慧能源的总体架构是以智能化为核心，基于智能云服务、物联网等基础设施平台以及 AI 中台、知识中台、业务中台、数据中台等，借助云计算、人工智能、大数据、智慧物联网等技术，打造清洁、低碳、安全、高效的现代化能源体系，最终推动能源企业实现智能化转型。
二、方案介绍
数字科技正加速智慧能源体系和架构的建设，AI识别技术可以帮助能源企业在生产、运营、管理等方面实现智能化升级，提高效率、降低成本、提升安全性。基于TSINGSEE青犀视频AI算法中台，能源企业可以根据业务需求搭建AI应用，促使AI快速落地在各个业务应用场景。
TSINGSEE青犀视频AI算法中台算法仓拥有几十种AI算法模型，包括人脸结构化数据、车辆结构化数据、各类场景AI检测、行为检测、轨迹追踪与分析等，通过对场景现场的视频图像进行智能检测与分析、抓拍与记录、告警提醒等，能极大协助能源企业提高生产过程可视性，构建“无人值班、少人值守”的智慧监管模式。
三、技术应用
以下是TSINGSEE青犀视频AI算法中台/AI视频智能分析系统在能源行业的主要业务场景应用：
1、智能巡检
能源行业的生产环境通常非常复杂，涉及到高温、高压、有毒有害物质等危险因素，巡检工作难度大、风险高。TSINGSEE青犀视频AI算法中台/AI视频智能分析系统可以通过图像识别、红外感知等技术手段，对设备进行智能巡检，及时发现潜在的安全隐患，避免事故发生。
AI算法配置后，TSINGSEE青犀视频AI视频智能分析系统即可对接入的视频流进行识别分析，当检测到异常后（如发现烟火、打电话识别、抽烟识别、区域入侵等），将立即推送告警信息，并通过弹窗、声音等方式提醒管理人员。管理员可根据设备名称、时间、点位、算法等对告警信息进行筛选、查看告警详情，并对告警消息进行处理。
1）烟雾检测：检测固定区域监控画面内是否存在烟雾的消防风险隐患，当识别到烟雾系统自动发出告警并记录。
2）火焰检测：检测固定区域监控画面内是否存在火焰的消防风险隐患，当识别到火焰、明火时，系统则自动发出告警并记录。
2、智能监控
能源行业的生产过程中涉及到大量的设备和管道，需要实时监控其运行状态。TSINGSEE视频汇聚/安防监控/视频集中存储EasyCVR平台支持将部署在现场的监控设备进行统一集中接入，平台支持多协议（国标GB/T28181、RTMP、RTSP/Onvif协议，海康Ehome、海康SDK、大华SDK、宇视SDK、华为SDK、萤石SDK、乐橙SDK）、多类型的设备接入，能覆盖市场上几乎所有的视频监控等设备，包括：IPC、NVR、视频编码器、巡检机器人、无人机、车机设备等，通过多样化的监控手段实现对能源开采、运输、生产等全过程的可视化监管。
利用TSINGSEE青犀视频AI中台的算法模型，可以通过对监控视频的智能分析，及时发现异常情况，例如人员违规操作、泄漏、压力异常、运转速度异常、温度异常等，并自动报警，通知相关人员及时处理，避免事故扩大。
3、智能调度
能源行业的生产过程中需要大量的资源调配和协调，AI识别技术可以通过对生产数据的智能分析，实现资源的优化配置和调度。例如，通过对历史数据进行分析，可以预测未来的能源需求，提前进行资源调配，提高生产效率。
4、智能维护
能源行业的设备通常需要定期维护和保养，AI识别技术可以通过对设备运行数据的智能分析，预测设备的寿命和故障概率，提前进行维护和保养，避免设备故障对生产造成影响。
四、方案价值
1）海量视频接入
安防监控视频平台EasyCVR支持海量设备接入，涵盖多类型设备，包括：网络摄像头、移动执法仪、无人机、智能移动终端等，能兼容市面上大多数的视频源设备。
2）算法精准
支持对每路视频ROI区域、分析频率、持续时间、目标像素、报警阈值等进行针对性调整设置，以匹配差异环境导致的误识别，提升算法准确性。
3）算法种类多
TSINGSEE青犀视频AI算法系统自研算法40+种，覆盖公安、城管、社区、工地、环保、消防、森林、交通等领域。
4）调度能力强
支持GPU算力潮汐调度、均衡调度，最大限度发挥GPU性能；支持设备任务、轮巡任务等多种配置模式，适应多种应用场景。
5）性价比高
根据实际场景支持算法任意加载，不会额外增加硬件成本，用户省心、省成本。
总之，AI识别技术在能源行业的应用前景广阔，可以帮助企业实现智能化升级，提高效率、降低成本、提升安全性。随着技术的不断发展，TSINGSEE青犀视频AI识别技术将在能源行业中发挥越来越重要的作用。
