中电万维：长庆油田引入视觉智能平台为5万路监控装上“智慧大脑”

今日新闻 2025年10月25日 12:42 0 aa

在鄂尔多斯盆地，遍布着4万余路监控摄像头，它们如同敏锐的神经末梢，守护着我国最大的油气田——长庆油田的安全生产。然而，面对如此庞大的视频监控规模，传统人工巡检方式已难以为继，一轮全域视频巡检需耗时2小时，漏检、误判风险高，隐患发现滞后。

“过去，人工视频巡检时间最少需要2个小时。现在，有了智能分析平台后，5分钟即可完成自动轮巡，工作人员只需处理系统预警提示即可。”长庆油田新集作业区值班员工雷云亮这样描述智能化转型带来的变化。

为破解传统视频监控效率低、响应慢的难题，长庆油田联合万维，重点针对油田安全生产中最棘手的烟火检测、漏油检测、车辆检测、工服劳保检测四大痛点场景，创新采用“自研轻量模型+后处理+大模型复查”的协同策略，构建了覆盖全油田的视觉智能训推一体化平台，从“人防”到“技防”构建闭环智能监管体系。长庆油田一级工程师王祥比喻说：“这就好比组建了一支专家团队，YOLO轻量化模型就像一线巡检员和工程师，可以快速筛查，发现可疑情况立即上报并进行多维度分析；最后由Qwen、昆仑等大模型对复杂情况进行最终研判。”

从技术角度看，YOLO作为目标检测模型，轻量化版本具备快速推理的特点，适合实时或高效的“快速筛查”任务；同时，通过模型输出的目标类别、位置、置信度等信息，结合多维度特征，可以实现“多维度分析”。这种大小模型协同的流水线设计，在保证处理速度的同时确保了判断准确性。数据显示，核心场景识别准确率从78%提升至98%，误报率由30%压减至5%，准确率大幅提升。具体到业务场景中，原油泄漏检测误报量下降90%，厂级预警数量降至个位数；夜间闯入识别实现近一周0误报，准确率达到100%；动火作业隐患实时识别，有效杜绝监管盲区。

“我们需要的是一个既能了解全局，又能专注细节的智能大脑。”长庆油田数字和智能化管理部门负责人单吉全表示，“就像从使用单一工具升级为配备一个全方位的工具库，能够应对各种复杂情况。”项目落地过程中，技术团队面临严峻挑战——油田厂区边缘推理机分布在全国各地，共有64台，彼此网络不通，无法统一部署。针对这一难题，技术团队新开发了模型边缘下发功能，实现了一键批量部署更新下发模型到边缘推理机，极大提升了部署效率。模型迭代周期从“月级”缩短至“天级”，形成了从数据采集、算法训练、模型部署到实时推理与预警处置的全流程闭环。