[发明专利]一种智能化的加油站现场服务与风险管控系统

说明书

本发明公开了一种智能化的加油站现场服务与风险管控框架，包括前端图像采集摄像头、IP传输模块、加油站智能服务器集群和智能分析软件平台，并通过高效的分布式通信机制和高效的图像算法处理机制，达到带宽占用低、实时处理分析、硬件要求低、WEB实时展示分析等特点。本发明可灵活地与加油站现有视频监控系统融合，具备全天候、自动化地对用户、工作人员的操作进行智能分析特征，可大大提高监控的效率，降低人工花费的时间，从而保证加油站严格执行安全生产责任制、岗位安全操作规程，落实安全检查、隐患治理、事故管理等制度。

技术领域

本发明涉及人工智能、智能监控技术领域，具体涉及一种基于人工智能技术的加油站现场服务与风险管控框架。

背景技术

随着我国国民经济的飞速发展,人民生活水平正不断提高，城市汽车保有量也快速增长。据统计，截止至2017年3月低，我国机动车保有量已超过3亿辆，其中汽车超过2亿辆，并且汽车保有量连续多年保持超过10％的增速。巨大的汽车保有量催生了庞大的汽车消费市场，特别是汽车燃油市场。作为燃油销售终端的加油站，往往贮存着大量的成品燃油，以此满足广大汽车用户的需求。

加油站处于整个燃油市场供应链的终端位置，参与到运输、贮存、零售等各个环节中，因此加油站风险管控的重要性不言而喻。尽管加油站的经营都有着严格的操作规章制度来管理，为了加强安全管理，也普遍安装视频监控系统，用以实时记录加油站的情况。但传统的加油站管理方式仍存在诸多安全隐患和规范操作检测盲点。安全隐患如：卸油区的油罐车爆炸、加油区火灾、加油站内及其附近区域交通拥塞，事故频发等。规范操作检测盲点如：进出加油站的车辆驾驶员是否使用手机、加油人员是否佩戴安全帽、禁火区域是否有人使用烟火等。同时，由于安全事故的偶发性，传统视频监控系统往往只在事故发生后用于录像的调阅，以查明事故情况。在绝大部分的时间里，监控系统所监控到的数据处于鲜有人问津，长期闲置的状态。这种被动防守式的视频监控方式，对于风险管控的作用非常有限。尤其近年来高清监控的大量使用，如果依靠人工来分析和判读海量的非结构化数据，那么将需要巨大的人力物力。这就说明：人工的加油站风险管控及经营分析已经变为事实上不可能的事情了。因此，基于人工智能的加油站现场服务、风险管控及经营分析系统显得尤为重要。该系统可以通过对视频内容实时分析，探测异常信息，进行风险预测，使得整个加油站管理高度信息化、智能化，大幅度提升加油站的风险管控能力和效率。

随着近年来深度学习算法的逐步演进，人工智能关键技术得到长足发展。在计算机视觉及机器人等领域，深度学习带来了前所未有的性能提升，在多个单一视觉任务，如视频分类，人脸匹配等，已经取得了超越人类的判别能力。新技术的革新，也带来了新的应用可能性，人工智能技术已经在商业，特别是与传统行业的结合上做了大量的尝试，取得了相当大的成果。“AI+X”焕发了传统行业在人工智能新技术下的新生。正是由于人工智能的重大突破，引起了世界各国政府高度关注。

基于视频大数据的风险管控技术，若能够全天候、自动化地对用户、工作人员的操作进行智能分析，可以保证加油站严格执行安全生产责任制、岗位安全操作规程，落实安全检查、隐患治理、事故管理等制度。若发现存在危险情况，则自动发出报警信息，提示工作人员对相应情况进行处理，防患于未然。

与此同时，视频智能分析功能能够实时记录加油用户的信息及加油行为，如加油车辆车牌、车型，加油的时间和油品的选择。通过视频智能分析，将视频信息数据结构化后存储，并对沉淀的大量数据进行分析，用于经营大数据分析，提升服务品质，挖掘出客户的加油历史、频次、购买习惯，以及加油站业务状态、油品销售，甚至包括今后的加油站改扩建，区域消费水平等进行客观分析，进而为今后的顾客精准营销、业务推广提供最有价值、最合身的数据支持。

发明内容

本发明旨在提供一种智能化的加油站现场服务与风险管控系统，具备全天候、自动化地对用户、工作人员的操作进行智能分析特征，可大大提高监控的效率，降低人工花费的时间，从而保证加油站严格执行安全生产责任制、岗位安全操作规程，落实安全检查、隐患治理、事故管理等制度。