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大庆油田第八采油厂数字化运维中心创新开展井场视频端智能算法研究项目，通过AI技术构建全方位、立体化的智能安防体系，以“实时监测、精准预警、高效响应”为目标，创新应用多种视频协同、动态电子围栏、边缘计算等技术，在典型试验、试点采油井场率先落地，实现安防效能质的飞跃。
在智能安防监控技术研究领域，精选内部具有代表性的采油井场作为试点，创新运用多视频图像拼接技术。通过智能算法精确校准时空参数，实现多视频画面无缝融合与协同工作，成功构建360度无死角、全时段覆盖的立体化安防框架，为井场设备安全与生产秩序提供全天候、高精度的数字化守护屏障。智能围栏动态调整技术研究聚焦环境适应性安防，通过AI算法实时分析视频流，自动识别井场地形、作业状态及风险等级，智能自动生成与场景精准匹配的动态电子围栏。系统可智能检测越界、攀爬、异常徘徊等入侵行为，同时运用目标分类技术过滤动物、小物体移动等自然干扰，降低误报率，实现“风险区域灵活划定、威胁行为精准识别”的智能化防控。AI边缘计算研究聚焦构建轻量化学习体系，将深度学习模型部署至井场前端设备，实现数据本地化智能分析。通过整合视频流解析、目标检测等技术，为井场提供快速响应的异常监测能力，支持告警规范呈现、历史事件快速查询、电子围栏动态绘制及异常行为实时预警，全面提升监控效率与智能化管理水平。AI模型训练与应用部署涵盖全流程服务，通过数据采集、清洗、标注及特征提取构建训练基础，依托边缘服务器完成模型训练与轻量化部署。同步推进设备联调，确保视频、告警系统稳定提供数据支持；对报告模板、历史查询、电子围栏绘制及预览功能进行集成测试，验证信息整合精度、查询响应效率及异常行为实时检测能力，保障系统智能化运行。
通过迭代训练提升目标检测精度，重点优化复杂场景下的识别性能，同步调试边缘设备部署参数，确保模型轻量化与实时性双达标，为八厂生产安全保驾护航。（赵新宇）