用于海上油轮外输作业防船舶触碰的图像识别监控系统的制作方法

本发明属于船舶与海洋工程技术领域，具体的说，是用于从浮式生产装置外输作业至提油轮这一高风险作业的辅助监测系统。

背景技术：

海上浮式生产储卸油装置(fpso)是海洋油气开发的一种主要装备，集生产、储存、卸油功能于一体。浮式生产储卸油装置锚泊固定在海上油田，自身不带动力，当原油装满油舱后，需要另外的提油轮航行至浮式生产储卸油装置附近，进行原油的过驳，即外输作业。

外输过程中浮式生产储卸油装置尾部通过外输大缆与提油轮船头连接，提油轮船尾通过缆绳与拖轮拖尾连接，外输作业通常持续10小时以上，由于风浪流的变化，提油轮在浮式生产储卸油装置尾部漂移，超过一定幅度会导致外输大缆断缆，船体碰撞等重大风险，属于高风险作业。

目前对于外输期间提油轮的运动监控，通过人员现场巡查的方式实现，人员距离外输大缆较近，非常危险；部分船上安装有视频监控摄像头，但风险识别方式为肉眼凭经验判断，且由于外输作业时间通常超过8小时，人员需要轮换值守夜班，会影响风险判断的准确性和及时性。

在以往常规的海洋石油领域提油作业中，提油轮和浮式生产储卸油装置的相对位置需要人工肉眼辨识，通常由浮式生产储卸油装置尾部值班室工作人员和提油轮上的提油指挥配合工作，由于肉眼观察属于感性认识，观察偏差因人而异，因此需要长期的工作经验和识别技巧，才能给出正确的判断。提油作业属于常规高风险作业，通常涉及连续10小时的工作，随着人员体力消耗和疲劳度的上升，误报或延报的可能性增高，由于涉及两艘十万吨级油轮在距离100米内的运动，一旦发生两船触碰，后果不堪设想。因此对观测预警提出了连续性、准确性和及时性的要求。

近年来有类似船舶识别和监测预警的发明出现，但原理与本发明不同：如有其他发明利用全球定位系统(gps)和船舶识别系统(ais)进行船舶航迹跟踪，但由于定位精度受卫星运动影响，同时外输期间提油轮主机待机不工作，处于非航行状态，这一点大大降低了全球定位系统所输出航向角的精度，因此给出的结果只能用于定性判断，由勾股定理可知，一艘提油轮长度约220米，假设船尾为轴(因为工作时拖轮系泊点在尾部)，航向角每偏差1度，船头摆动3.8米，两船之间靠缆绳的拉力牵制，工作长度在80米左右，摆动量为缆绳的4.75％，对拉力的影响非常大。

在国内，有类似高精度差分全球定位系统(dpgs)，增加观测精度的发明，但对于同一艘浮式生产储卸油装置，每次驶来提供提油服务的提油轮不是固定的，差分定位系统装置，需要保存在浮式生产储卸油装置上，每次提油轮驶来，都要进行搬运、安装和校准，在完成工作后，还要进行拆除，工作流程繁琐，操作不方便。

技术实现要素：

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种适用于海上油轮外输作业防船舶触碰的图像识别监控系统，在外输作业期间不再依靠人工值守，大大降低了工作人员的劳动强度，在实现远程监控的同时，间接地使人员远离了外输大缆等高危险设备，提高了安全性。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：用于海上油轮外输作业防船舶触碰的图像识别监控系统，包括浮式生产储卸油装置和提油轮，包括可见光采集器、热成像采集器、激光测距采集器、电缆、接线箱、服务器和图像识别监控软件，所述服务器安装在浮式生产储卸油装置的控制室内，包括主机、显示器、鼠标和键盘，服务器内还安装有图像识别监控软件和数据库；所述图像识别监控软件内置有预警判别算法模块；各采集器与服务器之间通过电缆及接线箱相互连接；

所述可见光采集器、热成像采集器、激光测距采集器均设置有防爆、防水外壳，安装布置在浮式生产储卸油装置的尾部；并对安装后的各采集器的安装位置数据进行测量作为安装补偿值；

所述图像识别监控软件，用于将可见光采集器、热成像采集器采集到的可见光图像和热成像图像进行识别处理，识别得到提油轮的特征参数，通过人工激光定点校准或网络获取提油轮得参数信息，采用智能学习技术，实现对采集到的提油轮特征参数的优化迭代，并存入数据库，在提油轮每次驶来时，通过采集到的信息与数据库内存储的特征参数进行特征匹配，实现提油轮的智能识别；同时图像识别监控软件将智能识别到的提油轮信息输入至预警判别算法；

所述预警判别算法通过将采集识别到的提油轮信息与预先输入的参数进行对比，结合采集器的安装补偿值，计算提油轮的船体外形进行几何体接触判断。

进一步的，所述预先输入的参数的包括两个半径参数和三个角度参数，两个半径参数分别为提油轮与浮式生产储卸油装置距离过近报警值、提油轮与浮式生产储卸油装置距离过远报警值；三个角度参数对应提油轮相对浮式生产储卸油装置所在船尾的扇形区域内的安全摆角、预警摆角和报警摆角，其中预警摆角表示提油轮摆动稍大，需要拖轮做出及时调整以使提油轮返回安全区域；报警摆角表示提油轮摆动已超过安全界限，需要关闭输油作业以免输油管因拉断破损发生漏油；安全摆角表示提油轮摆动在安全范围内。

与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：

1.本发明克服了现有技术中存在的问题，基于智能图像识别技术，结合激光测距定位校准和数据库技术，前述所有功能装置都一次性地安装在浮式生产储卸油装置上，根据不同的提油轮建立特征数据库档案，在初期经过若干次人工校准迭代训练后，可实现提油轮的智能识别。涉及人工操作的工作量将越来越小，判断精度也将逐渐提高。

2.国内有类似基于图像识别的船舶识别专利，其目标为识别船舶呼号、船舶名称，以实现识别、记录或进一步驱赶船只的目的；而本发明的目标，不仅是对提油轮船舶名称的识别，更深入地，是对提油轮外轮廓的识别和航向角等姿态参数的采集，输入给预警判别核心算法，通过计算和判别实现报警功能。

3.在外输作业期间不再依靠人工值班，大大降低了工作人员的劳动强度，在实现远程监控的同时，间接地使人员远离了外输大缆等高危险设备(特别是风浪先对恶劣期间，外输大缆抖动厉害，非常有可能破断，缆绳回抽力量非常大，击中人员设备后果不堪设想)，提高了安全性。一是基于智能学习的图像识别技术，自动化识别提油轮轮廓位置并计算出当前浮式生产装置与提油轮的距离；二是通过热成像技术，实现在夜间对外输作业的连续监控；三是根据浮式生产装置和提油轮的具体参数，计算出两浮体之间的安全距离和相对夹角，自动判断是否触发报警，从而获得适用于海上油轮外输作业防船舶触碰的图像识别监控系统。

4、其他专利技术依靠现有船舶定位设备(如gps、北斗卫星)，只能保证基本坐标值，将经纬度换算为以米为单位的距离时，对比实际两船间距，偏差较大，因此该技术只能定性分析无法给出定量的数据，而航向角在船舶处于停车状态(外输期间船舶相对静止不航行)时，精准度相对较低，角度值非常容易瞬间跳变，如果将该航向角角度值引入系统，将触发误报警，引起不必要的恐慌。因此通常需要专用的高精度定位设备(dgps、星际差分等技术)。而若采用高精度定位设备，则需单独定制，由于油田提油操作每次协调前来作业的提油轮是不固定的，给每艘提油轮都配备一套设备不经济，因此需要将设备频繁搬运安装，使用后还需拆除以待下一次换船安装，同时每次安装设备都需要测量安装误差并进行补偿，过程非常繁琐。本发明克服了上述缺点，所用设备只需一次性安装在浮式生产储卸油装置的尾部，无需反复校准，同时也免去操作人员反复搬运的工作量。所采用的现场图像识别技术，也摆脱了对卫星定位系统的依赖，提高了可靠性。

附图说明

图1是提油作业状态下的侧视图。

图2是本发明系统的硬件组成示意图。

图3是本发明实现提油轮的智能识别原理图。

图4是本发明信息处理流程逻辑示意图。

图5是本发明报警参数说明图。

附图标记：1-提油轮，2-浮式生产储卸油装置，3-输油管道，4-缆绳，5-受油接口，6-输油接口，7-采集装置，8-电缆，9-接线箱，10-服务器，11-控制室

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本实施例提供一种适用于海上油轮外输作业防船舶触碰的图像识别监控系统，包括采集装置7、电缆8、接线箱9、服务器10、图像识别监控软件和预警判别系统，采集装置包括可见光采集器、热成像采集器和激光测距采集器；服务器10安装在浮式生产储卸油装置(fpso)的控制室11内，包括主机、显示器、鼠标和键盘，服务器10内还安装有图像识别监控软件和数据库；图像识别监控软件内置有预警判别算法模块；电源和通讯电缆8、接线箱9布置在浮式生产储卸油装置尾部至控制室11的路径上，各采集器与服务器10之间通过电缆8及接线箱9相互连接；

可见光采集器、热成像采集器、激光测距采集器均具备符合海洋石油行业防爆安全区域划分等级标准所要求的安全防爆、防水外壳，安装布置在浮式生产储卸油装置2尾部，具体选址以居高点可覆盖整个提油轮运动区域为原则，根据不同fpso布置形式灵活变化，安装后测量安装位置作为安装补偿值。

如图1所示，为典型的浮式生产储卸油装置2原油外输场景，其中浮式生产储卸油装置位于所处海域的上风浪方向，其尾部布置一条系泊缆绳4，与提油轮1的首部相连接，一条原油输油管道3从浮式生产储卸油装置的尾部的输油接口6放出，以较为松弛的方式连接到提油轮船舯部的受油接口5，整个外输过程持续数小时，缆绳4始终处于张紧状态，原油输油管道3松弛不提供两浮体之间的系泊力。其中本实施例所设计的硬件包括可见光采集器、热成像采集器、激光采集器集成布置在浮式生产储卸油装置尾部较高处，通过电缆8完成供电和信号回传，经由接线箱9传输至浮式生产储卸油装置的控制室11，控制室11内安装有服务器10等硬件设备，服务器10上安装有图像识别监控软件，具备识别、分析、预警功能。

如图2所示，为本实施例的硬件组成说明，其中布置在现场的设备即采集装置包括可见光采集器、热成像采集器、激光采集器等，它们的数量可以是每种单个配置，也可以是每种多个配置，如共有6个采集器，分为两组，每组3个采集器各布置在船尾左右两舷，所采集的信号可以互为校准，以提高采集精度。采集得到的信号经接线箱传输至控制室的服务器，在服务器中安装有软件，实现分析判断存储功能，其中软件界面通过显示器、键盘鼠标等外设实现人机交互。

图3为本发明提油轮智能识别流程说明，在提油轮进入采集器视野后，通过图像降噪处理、边缘识别等手段完成提油轮轮廓线的初次识别，将识别所得的船体长度、宽度、外输系泊缆绳端点等参数与手工录入或网络录入(航行船舶ais系统)的结果输入到深度学习网络，在初次识别过程中，难免会有识别偏差，针对这些偏差，本实施例提供了一种激光定点测距修正的方法，及通过软件界面中激光定点校正操作，测定提油轮轮廓的特征点，作为修正量添加到深度学习计算中，经过几次迭代操作后，在认定达到比较合理的结果后，这里的标定判断的方式有多种，如以软件所输出的缆绳长度作为判断依据，由于缆绳的长度是固定的，在整个外输过程中以直处于张紧状态，缆绳的总长度有固定本体长度和弹性伸长量组成，固定长度已知，伸长量可在缆绳弹性和拉力已知的情况下，由胡克定律计算得到。锁定跟踪目标并同时将采集数据存储到数据库中。不同的提油轮在数据库中的数据分类存储，当某提油轮再次进入采集器视野中时，图像识别监控软件首先完成初次识别，并与数据库进行匹配，若成功匹配，则调用数据库的数据进行新一轮的监测采集并扩充该提油轮数据，随着数据样本和数据量的增加，识别的效率将逐渐提高。

图4是本发明的信息处理流程图，首先由现场可见光采集器和热成像采集器采集得到图像信息，分别输入给提油轮主尺度判别模块和录像硬盘，其中录像硬盘存储原始信息以备调取回放，提油轮主尺度判别模块通过人工或网络获取提油轮信息，经过学习和训练将可靠数据存入提油轮数据库以备做下一次驶来时的匹配识别，主尺度判别模块输出提油轮测距参数采集模块，经过激光定点校准完成准确识别跟踪，激光测距采集器将时时位置数据输入给预警判别算法模块，预警判别算法模块在经过采集器安装补偿计算后，将参数与预设的报警参数进行计算对比，判别处警报状态，预警判别算法模块将状态结果一方面输出给人机交互界面，出发响应的状态警报，另一方面输出给历史数据库进行记录。

图5是本发明的预警参数设计图，预警参数包括2个半径和3个角度参数，其中半径r1为提油轮与浮式生产储卸油装置距离过近报警值，r2为该距离过远报警值，距离过近表示两船有相撞的风险，距离过远表示外输缆绳已破断，输油管道有破损漏油，污染环境的风险。3个角度分别为α1、α2、α3，对应提油轮相对浮式生产储卸油装置船尾扇形区域的摆动角度，分别是安全摆角、预警摆角、报警摆角，其中预警摆角表示提油轮摆动稍大，需要拖轮做出及时调整以使提油轮返回安全区域，报警摆角表示提油轮摆动已超过安全界限，需要关闭输油作业以免输油管因拉断破损发生漏油。

本发明并不限于上文描述的实施方式。以上对具体实施方式的描述旨在描述和说明本发明的技术方案，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的。在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，本领域的普通技术人员在本发明的启示下还可做出很多形式的具体变换，这些均属于本发明的保护范围之内。

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