一、课题背景及研究意义

随着我国交通事业的快速发展，加油站数量已超过10万座。加油站作为存储和销售成品油的场所，具有易燃易爆特性，且人员流动大，带来的安全隐患多，如抽烟、违规闯入等行为可能导致巨大灾祸。传统视频监控系统存在人工成本高、报警准确性低、属于事后管理等问题，无法满足目前加油站安全管理需求。新形势下，加油站需要全面提高安全管理水平，以推动长期、稳定发展。人工智能视频监控技术具有高度自主性和智能化，能够快速判断和预测风险，提高监控效率和准确性，在加油站施工安全管理中具有广阔的应用前景。

二、国内外研究现状

（一）国外研究现状

在2000年以前，全球视频监控领域几乎被美国、德国等少数欧美企业垄断。随着科技发展，国外在智能视频监控技术方面不断进步，在城市治安、道路交通安全、电力系统等领域积累了海量视频数据，并广泛应用人工智能视频监控技术，为加油站等场所的安全管理提供了先进的技术支持。

（二）国内研究现状

进入21世纪后，我国智能监控技术得到广泛重视和实践。虽然起步较晚，但随着相应科技的迅猛发展和政府对于视频监控建设的大力投入，目前在许多行业处于由视频监控到智能监控的转型阶段，主要集中在交通、金融、电力、治安等领域。在石化行业，部分企业已开始探索人工智能视频监控技术的应用，但整体应用水平仍有待提高。

三、加油站施工安全管理存在的问题

（一）管理水平参差不齐

不同所有权的加油站在安全投入和安全管理等方面存在差异，部分加油站总体条件较差，工作人员专业素养有待提升，安全意识薄弱，给经营发展埋下安全隐患。例如，一些加油站在安全管理制度执行方面不够严格，对施工人员的安全培训不到位，导致施工过程中违规操作现象时有发生。

（二）过期换证现象存在

一些加油站在有效期届满时未及时换证，加大了监督管理难度。原因包括业主到期换证意识缺乏，未及时委托中介机构开展人员培训和安全评价；培训单位和中介机构未在规定时间内完成工作，责任心不强；经营单位未在规定时间内上报资料，换证时间延误等。这可能导致加油站在施工改造过程中因证件问题受到监管限制，影响施工进度和安全管理。

（三）项目建设周期较长

加油站项目建设包括设立审查、安全设施设计审查以及竣工验收等环节，实际操作中存在繁琐问题，花费周期长。建设单位需投入大量物力和人力资源，且还需其他部门前置审批，办理时间跨期长，从设立到经营需经过几十个部门。较长的建设周期增加了施工过程中的安全风险，如施工设备老化、人员流动导致安全管理难度加大等。

（四）违章建筑导致间距不足

城市化发展使加油站周围环境变化大，部分加油站因违章建筑出现间距不足问题，导致不能通过换证审核。例如，新建筑涌现和道路拓宽后，以往符合规范要求的加油站在换证时因间距不足而受阻。这不仅影响加油站的正常经营，还在施工改造过程中增加了安全管理的复杂性。

四、人工智能视频监控技术概述

（一）基本工作结构

1. 视频采集结构：采用高清摄像机，包括红外摄像机、微光摄像机以及见光摄像机等，具有高分辨率，可清晰呈现监控范围内事物特征。

2. 智能化视频分析系统：核心部分，自动进行目标识别，并将目标与系统规则对比，若不符合规则立即发出自动报警。

3. 智能化监控终端：即用户计算机，预先设置报警规则，处理和分析接收到的报警信息，及时发现监控区域内异常情况。

（二）主要工作原理

通过摄像机采集被监控区域视频，经网络传输到视频分析系统进行分析处理，再通过网络传输到监控终端。用户可通过智能控制终端设置监控规则，监控画面符合规则时显示实时画面，发现违规现象则立即接收自动报警信息。

五、人工智能视频监控技术在加油站施工安全管理中的应用优势

（一）提高安全性能

能在短时间内全面监测复杂环境，准确预测潜在风险。例如，通过图像识别技术实时监测石化装置工艺图，快速发现异常情况并提前预警，避免事故发生。在加油站施工过程中，可实时监测施工现场的易燃易爆物品存放、电气设备使用等情况，及时发现安全隐患。

（二）降低人为错误

传统人工巡检受人员状态和环境影响，存在主观性和误判。人工智能技术通过大数据和算法分析，减少巡检盲区和错误，提高监控准确性和可靠性。在加油站施工安全管理中，可避免人工巡检时因疲劳、疏忽等原因导致的安全隐患漏检。

（三）提升生产效率

传统安全监控依赖人工巡检和数据分析，效率低。人工智能技术实现自动化监控和预警，快速响应和处理异常情况，提升生产效率和安全性。在加油站施工过程中，可及时处理施工中的突发安全事件，减少施工中断时间，提高施工效率。

六、智能监控系统识别异常行为的技术方案

（一）图像识别技术

利用人工智能的图像识别算法，对加油站施工现场的视频图像进行实时分析，识别抽烟、违规闯入、未佩戴安全防护装备等异常行为。通过对大量正常和异常行为图像的学习和训练，建立准确的识别模型，提高识别准确率。

（二）数据分析与预测

对施工现场的各类监测数据，如人员活动轨迹、设备运行状态等进行处理和分析，结合历史数据和预设规则，判断风险程度和可能发生的异常情况。通过机器学习算法进行风险预测，为安全管理提供科学依据，提前采取防范措施。

（三）智能报警系统

结合传感器、摄像头等感知设备，建立智能报警系统。当监测到危险行为或异常情况时，系统自动发出警报，并通过短信、APP推送等方式通知相关管理人员。同时，触发相应的应急措施，如自动切断电源、启动消防设备等，减少事故损失。

七、预期成果及应用前景

（一）预期成果

1. 构建一套适用于加油站施工安全管理的人工智能视频监控系统，实现对施工现场的实时、高效、准确监控。

2. 制定一套完善的加油站施工安全管理规范和流程，结合人工智能视频监控技术，提高安全管理水平。

3. 通过实际应用案例分析，验证人工智能视频监控技术在加油站施工安全管理中的有效性和优越性。

（二）应用前景

随着智慧城市、智慧交通等概念的兴起，人工智能视频监控技术的应用范围不断扩大。在加油站施工安全管理中，该技术将得到更广泛的应用，不仅有助于提高加油站的安全性能，还可为其他类似场所的安全管理提供借鉴和参考。同时，随着技术的不断进步，人工智能视频监控技术将不断完善和创新，为加油站施工安全管理带来更多的便利和保障。

八、研究计划及进度安排

（一）第一阶段：文献调研与方向确定

在项目起始的第一阶段，将全面开展文献调研工作。通过学术数据库、行业报告等渠道，广泛收集国内外在人工智能视频监控技术以及加油站施工安全管理领域的相关资料。详细梳理研究现状，剖析其发展脉络与趋势。基于这些调研成果，精准确定研究方向，明确研究重点，为后续工作筑牢根基。

（二）第二阶段：问题剖析与技术方案设计

进入第二阶段，会深入剖析加油站施工安全管理中现存的问题，如人员操作不规范、安全隐患发现不及时等，同时精准把握其实际需求。紧密结合人工智能视频监控技术具备的高效识别、实时监测等特点，精心设计一套智能监控系统识别异常行为的技术方案，确保方案具有针对性和可操作性。

（三）第三阶段：实验平台搭建与系统开发

第三阶段重点在于搭建人工智能视频监控系统实验平台。采购合适的硬件设备，搭建稳定可靠的硬件架构；同时进行软件系统的开发与调试工作。通过不断优化算法，使系统能够实现对加油站施工现场的全方位、实时监控，并精准识别各类异常行为，如违规动火、未佩戴安全防护装备等。

（四）第四阶段：实际应用试点与优化改进

在第四阶段，挑选部分具有代表性的加油站开展实际应用试点工作。在试点过程中，详细收集系统运行数据，包括异常行为识别准确率、系统响应时间等；同时广泛收集用户反馈意见，了解系统在实际使用中的优点与不足。依据这些数据和意见，对系统进行针对性的优化和改进，提升系统性能和用户体验。

（五）第五阶段：效果评估与成果总结

第五阶段将对试点应用效果进行全面评估和分析。运用科学合理的评估指标和方法，衡量系统在提高加油站施工安全管理水平方面的实际成效。在评估基础上，系统总结研究成果，梳理研究过程中的创新点和实践经验。最后，撰写详细的课题研究报告和高质量的学术论文，为行业提供有价值的参考和借鉴。

九、结论

本研究聚焦人工智能视频监控技术在加油站施工安全管理领域的应用，旨在探索其提升安全管理水平的有效路径。通过前期调研发现，传统加油站施工安全管理存在监控范围有限、人工巡查效率低、安全隐患发现不及时等问题。

人工智能视频监控技术凭借其强大的图像识别、智能分析等功能，有望解决上述难题。后续研究将深入分析该技术在人员行为识别、危险区域监测、事故预警等方面的具体应用效果，并探讨其推广过程中可能面临的技术、成本等挑战及应对策略。期望研究成果能为加油站施工安全管理提供新方法，降低事故发生率。