[发明专利]一种智能化的加油站现场服务与风险管控系统

权利要求书

1.一种智能化的加油站现场服务与风险管控系统，其特征在于，由前端图像采集摄像头、IP传输模块、加载有智能分析软件平台的基层加油站智能服务器J_{i(i＝1,2,…k)}组成基层加油站现场服务与风险管控单元；k个基层加油站现场服务与风险管控单元的基层智能服务器，与中心智能服务器Z通信，构成加油站智能服务器集群Q；集群Q内采用高效的通信机制和高效的图像算法处理机制与加油站现有视频监控系统融合，实现全方位、智能化的加油区现场服务与风险管控，其中：

1)前端图像采集摄像头CJ：利用分布式监控摄像头采集视频图像，并负责实时传递视频流，支持单路和多路视频采集；

2)IP传输模块CS：基于标准的音视频协议，接入并传输监控摄像头采集视频图像至站级处理节点或集群处理节点，支持单路和多路视频接入与传输；

3)加油站智能服务器集群Q：为本系统的核心，每个加油站现场服务与风险管控单元，部署一个GPU服务器站作为基层智能服务器；各基层智能服务器与集群的中心智能服务器Z通信连接，中心智能服务器Z亦由一个GPU服务器站担任；每个GPU服务站包含多个智能分析节点，每个节点作为独立的计算处理单元，运行相应的加油站现场服务与风险管控服务；

4)智能分析软件平台：采用C/S、B/S两种软件架构，为用户提供加油站现场服务与管控应用功能。

2.根据权利要求1所述的智能化的加油站现场服务与风险管控系统，其特征在于，所述的基层加油站智能服务器J_i(i＝1,2,…k)运行加油站现场服务与风险管控任务，包括：

1)目标检测：采用深度学习方法，训练构建加油站工作人员、加油区车辆、加油区物品的自动识别模型，部署于智能分析节点，用于实时的人、车、物检测；

2)人体行为检测：采用深度学习方法，训练构建加油站工作人员行为的自动识别模型，部署于智能分析节点，用于实时的加油站工作人员的动作和形为包括但不限于肢体动作、下蹲身体动作的检测；

3)人脸识别检测：采用深度学习方法，训练构建加油站工作人员的人脸识别模型，部署于智能分析节点，用于实时的加油站工作人员的人脸识别；

4)加油站现场服务及风险检测：基于加油站服务要求及安全生产要求，构建加油站现场服务及风险检测规则库，综合目标检测、人体行为检测、人脸识别检测结果，实现加油站关键服务事件、安全生产事件的自动识别、事件跟踪，及其违规判断，输出事件日志信息或违规告警信息。

5)对检测实时结果作标注、显示和必要的预警信息输出。

3.根据权利要求1所述的智能化的加油站现场服务与风险管控系统，其特征在于，所述智能服务器集群Q内的主服务器Z对来自于基层加油站智能服务器J_i(i＝1,2,…k)做人工智能处理和大数据分析：通过加油站现场服务及风险检测服务积累的数据，如顾客的等待时间、顾客购物热点区域、顾客的行为、油品消耗数量等数据，分析挖掘出顾客的行为、购买习惯、高锋时段，可以给用户推荐相关商品，挖掘出加油站的车辆信息和行为，用于支撑加油站现场服务及风险管控的改进，并提供以上挖掘结果显示、查询、检索和存档。

4.根据权利要求1所述的一种智能化的加油站现场服务与风险管控系统，其特征在于，所述的高效的通信机制为：

1)将单路视频解码调度模块从H.264视频流模块读取的图片通过共享内存技术传递给检测器进行检测处理，能稳定快速地传递给加油站现场服务与风险管控服务；

2)共享内存特定的共享内存地址是单路视频解码调度模块通过ICE中间件以RPC方式从检测器模块获取；

3)检测器将检测结果通过ICE中间件以RPC方式，将结果以json格式返回给单路视频解码调度模块。

5.根据权利要求1所述的一种智能化的加油站现场服务与风险管控系统，其特征在于，所述的高效的图像算法处理机制是指，对同一处理类型的监控视频流采用负载均衡技术处理。