本案例以公司项目智能管控中心为依托，采用无人机、智能执法仪、固定摄像头为“千里眼”，4G/5G网络为“神经中枢”，管道工程违章行为智能识别技术为“大脑”，构建了“陆空一体化”动态智能监管新模式。实现了管道工程风险管理的数智化、绿色化管理，解决了传统工程施工风险管理方式难管全、难管细、资源投入大的局限性，以及传统视频监控后台人工值守投入大、效率低、响应不及时、判罚尺度不一等问题，有效推进风险分级管控、隐患排查治理双重预防性工作机制的落地，实现了智能时代施工质量安全管理的新突破，对于实现企业管理数智化、集约化、绿色化发展具有重要意义。
一、实施背景
在传统油气管道建设中，主要依靠人工巡视的方式开展现场施工质量安全执行情况的检查和监管。由于油气管道施工作业点多线长、区域跨度大、地理环境复杂，存在环境保护区、环保敏感点等管道敷设路由，在管道建设过程中需要投入大量人力、车辆等巡视资源，消耗大量燃料消耗。同时，人工监督检查存在视程短、主观性强、工作不连续、反馈慢、取证难的问题，特别对于一些常见风险隐患无法及时发现、处理并留存可追溯影像资料。
面对工程建设高效、绿色发展需求，数智化技术为工程建设绿色发展提供了新思路。相较于传统技术，数智化技术本身科技含量高，通过远程巡视对施工现场生态破坏和生态环境影响小，在提升生产效率、提工作质量的同时能减少污染排放，促进企业绿色化转型。
二、实施目标
1．针对管道工程线路交桩、测量放线、作业带清理、运管布管、组对焊接、防腐补口、管沟开挖、下沟回填、清管试压、地貌恢复、三桩埋设等工序施工过程的违章行为，以及管道运行期间存在着工程车辆、违法占压、外部施工、违章建筑、自然坍塌、堆砌填挖、汛情水毁等风险点，构建了26种违章场景，建立了违章特征库样本，形成了深度学习模型等，构建具有完全知识产权的管道工程违章识别平台。
2．运用基于人工智能的机器视觉识别技术，代替传统的人工视觉识别方式，能够主动、实时的对不安全行为进行识别与预警，真正实现工程监理的自动智能识别与预警功能。
3．实现对工程施工区域全天候、全方位的作业安全智能分析功能，对监视目标进行实时、直观、清晰的智能分析。发现有不安全因素，立即推送消息至后台管理系统或相关管理人员手机上，弥补了单一监控报警系统的不足。
4．实现视频接入管理，使各级管理人员和领导能够实时查看所管区域的生产环境、风险隐患等情况。
5．实现监控区域内车辆及其它设施设备的正确使用的监控管理，包括车辆停放、行车过程、大型设备的违规占用和安全防护等监控识别；
6．实现施工区域周边环境的智能监控，包括管线周边地貌变化、地面污油污水等监控预警。
三、建设内容
围绕问题导向和目标导向，利用人工智能深度学习技术，一是结合业务逻辑，确定违章行为智能识别可行性；二是运用量化评价和统计分析方法，构建管道工程违章行为多维度特征基础数据库；三是建立模型、提取行为特征，构建管道工程违章行为智能识别系统。运用影像逐帧自动分析、人工智能图像识别、神经网络深度学习技术，对无人机等采集的影像进行智能分析和识别。实现了“远程监管-违章智能识别-报告自动生成-报告自动推送-整改闭合”等闭环管理。
（一）建设内容
1.违章行为智能识别可行性：目前已完成针对管道项目的26种违章行为的研发工作，并通过应用过程中不断优化算法模型，持续提高智能识别准确率。（针对26种违章行为，识别准确率可达90%）
2.构建管道工程违章行为多维度特征基础数据库：通过在管道建设项目现场采集大量违章行为影像样本，并对采集到的样本进行“正负”案例标注，建立违章行为样本数据库。
3.建立模型：通过构建模型，并利用标记后的违章行为样本数据库，通过神经网络算法进行模型优化训练。智能识别系统通过调用算法进行智能识别并输出识别结果。
（二）实现功能
1.多终端视频采集、直播、回放功能：通过远程可视化平台系统和无人机、执法仪、摄像头等终端设备相结合，利用5G技术将施工现场影像实时传输给管控中心，实现远程监管、远程调度、远程隐患。
2.违章行为智能识别：实现自动进行26项特定目标检测。当无人机或视频监控到未正确佩戴劳保用品、起吊装备吊臂下站人、管口未封堵等违章行为时，系统立即响应、同步预警。
3.动态数据可视化：实现无人机任务调度及历史数据存储、汇总、追溯等功能，实现飞行数据可视化，包括轨迹数据、图像数据、视频数据等，并在GIS一张图中展示。
4.二三维数据可视化：二、三维一体化，同时支持全景正射影像、三维倾斜摄影等静态数据的可视化，并提供浏览、缩放、搜索、查询、定位、漫游、量测等工具。
5.远程专家会诊：可实现宏观+微观的专家在线会诊和远程指导，宏观是指专家可通过无人机影像、项目数据对项目疑难问题远程进行分析研判，微观是指专家可通过智能智能执法记录仪、项目不符合项统计分析结果对关键质量和安全问题进行会诊和远程指导。
6.任务管理：临时任务功能可以创建无人机任务，包括：巡检项目、施工单位、施工机组、执行人（监理工程师）、执行方式等信息。
7.事件管理：无人机飞行过程中，违章行为智能识别平台通过AI技术将现场发现的违章行为，推送给系统平台的事件管理功能。
8.自动生成报告：已经巡检完的飞行任务，可以生成巡检报告，同时生成的巡检报告可以进行在线编辑、查看报告及上传报告（通过邮件、微信推送）。
9.移动端便捷操作：可以通过微信小程序即可完成巡检任务在线派发；巡检影像实时监控；违章报告及时推送。手机端的集成简化了无人机巡检任务流程，让监理员更及时、更准确的发现违章问题。此外通过手机可以方便快捷查看现场情况。可以通过云台控制多角度、近距离查看，开展远程联合质量安全检查活动。
四、实施效果
1.运用无人机、高清摄像头开展远程监控与影像记录，执法记录仪跟拍作业全过程；运用手机APP，公司、业主、现场监理、承包商多方监管，实现了由单方、局部管控向多方、全方位管控的转变。
2.无人机巡检1126架次，飞行距离337公里；执法记录仪使用1511台次，监控时长超过30220分钟，总体提高工作效率提高近30%，部分特殊复杂地段提高效率10倍以上，再保证原有人工监管覆盖面和监管质量基础上，大幅提高了效率、大幅降低了人工成本和车辆使用成本。
在28个典型工程应用，违章行为智能识别系统设定的26类违章行为场景中，综合识别识别率达到90%，实现了实时监控、实时违章识别，实时推送，提升了现场管控效率和质量，降低了人为因素的影响。
解决了传统视频监控后台人工值守投入大、效率低、响应不及时、判罚尺度不一等问题。有效推进风险分级管控、隐患排查治理双重预防性工作机制的落地，实现了智能时代施工安全管理的新突破。
3.促进项目管理碳达峰、碳中和发展进程。本成果减少了传统的工程车辆巡视、各层级监控中心的运行，节省了电力、油耗。实现由传统管理转向远程数字化管理，在互联网云端对油气管道建设过程进行更好的监测，从而实现“节支降耗、提质增效”，对于降低整个行业能耗、优化资源配置。
4.促进了科技基础条件建设：公司承担了《河北省智慧管道技术创新中心》《河北省计算机视觉智能检测技术创新中心》2项省级科研平台，构建了以公司为主体、产学研深度融合的技术创新体系，畅通了技术创新和人才成长发展渠道。
5.推进了数字化智能化转型发展：依托无人机数据采集、违章行为智能识别数据处理等工作内容，按照国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》要求，成为首批通过数据管理能力成熟度认证的项目管理企业（DCMM2级认证）。
6.带动了数智化人才建设工作：一是依托本地高校师资力量，成立实践教学基地，着力培养中青年科技创新人才；二是带动出一批高层次高水平科技创新团队和人才30余人，获得河北省科技型中小企业创新英才、河北省燕赵英才等多项荣誉称号。
7.申报完成独有的软件著作权、专利，属于国内领先产品。并不断推进标准化进程，成为石油天然气行业标准《油气管道工程无人机巡护技术规范》起草单位，提高了企业软实力、行业话语权、市场竞争力。