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1 目標和概述

工業(yè)一線現(xiàn)場中的事故先期預(yù)警和應(yīng)急處置措施，基本現(xiàn)狀是從行政流程向數(shù)字化過渡的狀態(tài)，技術(shù)手段仍主要局限于單變量監(jiān)測門限告警+人工值守，人工方式制定應(yīng)急預(yù)案，對緊急事態(tài)的風(fēng)險控制有很大局限性，重大、特大事故仍然屢有發(fā)生。

工業(yè)作業(yè)現(xiàn)場視頻監(jiān)控的痛點：

（1）監(jiān)控攝像路數(shù)多，人工值守難以全部覆蓋。并且人工方式依賴責(zé)任心，無法避免危險漏檢漏報。

（2）視頻監(jiān)控中發(fā)現(xiàn)的安全違章事件難以納入事件記錄和預(yù)警處置閉環(huán)，無法跟蹤。

（3）現(xiàn)有的主流方案中，企業(yè)視頻需要通過網(wǎng)絡(luò)上傳至監(jiān)管平臺，一是傳輸帶寬成本過高，二是給監(jiān)管部門帶來無法化解的巨大責(zé)任壓力。

本解決方案是基于公司已有的自研智能網(wǎng)關(guān)和信息化平臺一體機硬件設(shè)備，采用邊緣計算的模式在工業(yè)一線現(xiàn)場實現(xiàn)人工智能對于違規(guī)行為識別報警類的服務(wù)，從而將其納入物聯(lián)網(wǎng)綜合監(jiān)測預(yù)警的完整業(yè)務(wù)體系中。邊緣平臺中的AI視頻分析算法通過標準接口與視頻監(jiān)控和業(yè)務(wù)系統(tǒng)交互，可以實現(xiàn)定制化部署。方案中，對于AI視頻分析功能算法，邊緣端平臺主要負責(zé)提送樣本和判決執(zhí)行，云端主要負責(zé)大數(shù)據(jù)和深入學(xué)習(xí)。

2 解決方案部署

2.1 解決方案架構(gòu)

解決方案采用嵌入式硬件平臺，基于自有的智能網(wǎng)關(guān)和信息化邊緣平臺一體設(shè)備，以Intel FPGA加速器件提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI運算能力。

圖1 解決方案部署架構(gòu)圖

本方案采用新一代的Intel至強處理器。至強處理器專業(yè)級的計算和視覺功能，提供令人充滿信心的專業(yè)計算以及可靠的工作負載性能、集成圖形支持和值得信賴的硬件增強安全性。新一代的至強處理器提供大幅增強的性能和功能。

深度學(xué)習(xí)近年成為業(yè)界關(guān)注的重點，在圖像處理領(lǐng)域基于深度學(xué)習(xí)的算法已經(jīng)開始被業(yè)界使用并展現(xiàn)了更高的準確度。但這些算法往往計算更加復(fù)雜，需要單獨的協(xié)處理器來進行加速。在邊緣計算領(lǐng)域，由于設(shè)備對功耗的限制，對系統(tǒng)的性能功耗比有著更苛刻的要求。在各種協(xié)處理器方案中，基于Intel FPGA的方案展現(xiàn)了業(yè)界領(lǐng)先的性能功耗比，例如在處理AlexNet網(wǎng)絡(luò)時，Intel Arria10-1150可以達到33fps/W的能力，領(lǐng)先于其他的業(yè)界方案。

2.2 軟件平臺

預(yù)警一體機部署一套基于Linux的企業(yè)端平臺應(yīng)用軟件，安全生產(chǎn)集控主站一體機部署一套基于Windows的實驗平臺軟件系統(tǒng)。平臺系統(tǒng)將安全生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)和視頻進行整合，實施整體監(jiān)控、預(yù)報警處置、數(shù)據(jù)視頻聯(lián)動、綜合分析、報警統(tǒng)計分析、趨勢預(yù)判分析等邊緣計算。

以邊緣計算的模式在工業(yè)一線現(xiàn)場實現(xiàn)人工智能識別判決類的服務(wù)，納入已有的安全生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測和信息化業(yè)務(wù)系統(tǒng)。算法部署采用邊云協(xié)同的模式，在邊緣端平臺采集提送樣本和執(zhí)行識別判決實時報警，在云端主要實現(xiàn)大數(shù)據(jù)匯聚管理和算法深入學(xué)習(xí)。

2.3 配置和控制接口

通過百兆局域網(wǎng)，采用標準軟件接口進行數(shù)據(jù)交互，既可以實現(xiàn)云端遠程控制和配置管理，也可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)調(diào)閱、模型推送等北向協(xié)同交互操作。對于安全生產(chǎn)相關(guān)的業(yè)務(wù)特點而言，顯而易見的是視頻報警相關(guān)服務(wù)必須是在邊緣側(cè)實時實現(xiàn)，而尋找不安全行為、報警事件和安全風(fēng)險乃至事故預(yù)警之間的聯(lián)系必須基于大數(shù)據(jù)從而形成邊緣側(cè)實時分析報警、云端按需調(diào)閱，深入挖掘的基本協(xié)同聯(lián)動模式。邊緣側(cè)與云端的最優(yōu)協(xié)同模式，可在后續(xù)工作中充分結(jié)合大數(shù)據(jù)專家和行業(yè)專家的智慧，進一步探索。

2.4 數(shù)據(jù)通訊接口

通過百兆局域網(wǎng)傳輸，傳輸內(nèi)容為視頻流、實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、報警數(shù)據(jù)、報警閾值、報警信息、遠控信息等。

2.5 安全措施

實驗平臺中運算處理器采用嵌入式SoC，運行基于Linux操作系統(tǒng)的專用嵌入式軟件，保證了軟件系統(tǒng)的可靠性和安全性。系統(tǒng)采用分級用戶權(quán)限管理，數(shù)據(jù)和視頻存儲采用嵌入數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)加密和數(shù)據(jù)水印技術(shù)保證數(shù)據(jù)安全不可篡改。

信息安全架構(gòu)：

系統(tǒng)信息安全涉及以下四個方面：

（1）邊緣節(jié)點系統(tǒng)等設(shè)備的接入安全控制；

（2）數(shù)據(jù)傳輸安全；

（3）邊緣節(jié)點系統(tǒng)與工廠生產(chǎn)網(wǎng)（工控網(wǎng)）間的安全隔離；

（4）部署在各級的系統(tǒng)設(shè)備安全防護。

邊緣節(jié)點系統(tǒng)是部署在工廠的數(shù)據(jù)采集前置設(shè)備，直接決定了數(shù)據(jù)的有效性、可靠性和安全性。因此首先需對邊緣節(jié)點系統(tǒng)進行合法性接入控制，并對其進行實時在線檢測。其次，上級系統(tǒng)下發(fā)的查詢指令也需要確保合法及有效。為此，通過建設(shè)核心的基于數(shù)字證書的加密設(shè)備認證體系，為網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點頒發(fā)數(shù)字證書，通過數(shù)字證書的鑒權(quán)及驗簽來保證加密設(shè)備及下達指令的合法性和有效性。邊緣節(jié)點系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)屬于企業(yè)經(jīng)營性數(shù)據(jù)，并涉及生產(chǎn)安全和環(huán)境安全，在傳送給上級各個中心前，需進行數(shù)據(jù)加密，數(shù)據(jù)加密需采用國密算法。在接入 4G、有線寬帶網(wǎng)絡(luò)時，需通過防火墻進行隔離。

邊緣節(jié)點系統(tǒng)需要從工廠的自動化控制系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)，為了保證工控系統(tǒng)以及生產(chǎn)網(wǎng)的安全，需在邊緣節(jié)點系統(tǒng)與工控網(wǎng)、生產(chǎn)網(wǎng)之間部署安全隔離防護設(shè)備（網(wǎng)閘以及工業(yè)防火墻等），避免系統(tǒng)對工控系統(tǒng)和生產(chǎn)管理系統(tǒng)的非法操作。

3 方案優(yōu)勢

表1

（1）實時可靠

·在邊緣前端直接分析判決，擺脫對網(wǎng)絡(luò)的依賴；

·基于嵌入式平臺整體集成，穩(wěn)定可靠。

（2）效果顯著

（3）成本優(yōu)勢

· 監(jiān)控值守人員需求降低一個數(shù)量級； 

· 前后端同步接警； 

· 基本上杜絕漏報問題。 

·現(xiàn)有的AI視頻分析實現(xiàn)方式需要視頻占用帶寬上傳云端，增加成本（參考50M=10萬/年）；

·云平臺實現(xiàn)方案服務(wù)器昂貴，邊緣計算方案硬件成本顯著降低。

（4）業(yè)務(wù)完整

·把視頻監(jiān)控報警信息納入安全應(yīng)急信息化，形成完整服務(wù)；

·把視頻分析與生產(chǎn)線工序、工況協(xié)同整合，實現(xiàn)綜合監(jiān)測管理。

（5）定制服務(wù)

·針對工業(yè)領(lǐng)域的個性化痛點，以統(tǒng)一的模塊化部署架構(gòu)提供差異化定制服務(wù)。

4 產(chǎn)業(yè)價值

本解決方案采用 “邊緣智能硬件+嵌入式業(yè)務(wù)軟件+定制化AI算法”的部署模式，利用人工智能實現(xiàn)視頻分析預(yù)警，可以達到零漏報，誤報率：≤3%，報警響應(yīng)時間：≤2s。可以靈活地加載、更換、升級、卸載。并且在用戶現(xiàn)場已部署的攝像頭滿足分辨率要求的情況下，不需要重新部署攝像監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)。

在工業(yè)生產(chǎn)安全應(yīng)急的場景中，基于可靠性和實時性考慮，利用邊緣計算在工業(yè)一線場景中直接解決檢測預(yù)警的問題有特別突出的創(chuàng)新性意義，是邊緣計算應(yīng)用價值的最典型體現(xiàn)，具有先進技術(shù)推動社會進步的示范效應(yīng)。

在我國、安全生產(chǎn)關(guān)注的重點行業(yè)主要有：危險化學(xué)品、煤礦、非煤礦山、煙花爆竹、重點工貿(mào)等等。 據(jù)國家安監(jiān)總局統(tǒng)計，2016年全國重點危險化學(xué)品生產(chǎn)企業(yè)數(shù)量為16,442家，煤礦企業(yè)9624家，非煤礦山60,947座，2016年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)單位數(shù)量為383,148家 。同時，建筑工地、港口碼頭等場所也是這項解決方案的典型推廣應(yīng)用場景。根據(jù)2015年的一份統(tǒng)計數(shù)字，僅北京一地工地數(shù)量達到10,000多個，天津更是達到11,000以上。

如此巨大的應(yīng)用場景體量，如此廣闊的市場空間，目前的現(xiàn)狀基本還是只能通過值班人員人工值守目視巡查，只有極少有實力的企業(yè)基于自身的特殊需求上了基于服務(wù)器平臺的視頻分析。現(xiàn)在我們基于邊緣計算模式的解決方案得到推廣應(yīng)用的話，可以預(yù)期把生產(chǎn)一線的安全監(jiān)測預(yù)警能力推到一個新的境界，進一步控降重特大事故發(fā)生概率和社會安全風(fēng)險水平，具有特別重大的社會價值。同時，商業(yè)應(yīng)用直接市場價值保守估計在數(shù)百億，帶動的關(guān)聯(lián)市場價值預(yù)計在千億以上。

摘自《自動化博覽》2018年增刊《邊緣計算2018專輯》