油气场站智能监控系统产品系统

为解决传统人工巡检效率低、隐患发现滞后的问题，立项研发本系统。面向油气开采与储运行业，依托 AI 视觉技术实现设备异常、人员违规操作等风险的实时识别与预警，保障场站安全生产。

本油气场站智能监控系统以 YOLO 系列目标检测框架为核心技术底座，搭建多维度 AI 视觉识别、实时视频流处理、Web 端报警管控及事件数据溯源四大功能模块；系统直连场站 RTSP 监控视频流，通过部署人员倒地、危险区域入侵、跑冒滴漏、红外温度异常、翻越围墙、火焰识别等轻量化检测模型，完成帧级实时推理与异常后处理，一旦识别到场站安全违规或设备异常行为，即刻向 Web 管理端触发告警，同时自动留存对应事件的高清图像与 5-10 秒短视频片段至报警记录库，支持事件溯源与取证追溯，实现油气场站安全风险的智能化、可视化、实时化管控。

我全权负责油气场站智能监控系统的 AI 模型落地全栈工作，针对人员倒地、危险区域入侵等六大核心风险场景，先完成场景化数据集的精细化标注、清洗与 YOLO 格式标准化处理，再基于 PyTorch 框架搭建 YOLOv11 定制化训练 pipeline，融入模型轻量化蒸馏、多尺度特征融合等策略提升复杂工况下的识别精度，同时通过 Docker 容器化封装模型推理服务，对接场站 RTSP 监控视频流完成推理联调，攻克多任务并发推理的帧率损耗与极端场景误报漏报平衡难题，最终打通报警触发、Web 端实时推送及 5-10 秒事件音视频自动留存的全链路业务逻辑，确保报警业务端到端稳定跑通，实现场站安全监控的实时性与精准性双达标