[发明专利]基于大数据监控的油气田设备生产状态判别系统与方法

权利要求书

1.基于大数据监控的油气田设备生产状态判别系统，其特征在于，所述基于大数据监控的油气田设备生产状态判别系统包括存储单元、视频巡检控制单元和视频分析识别单元；

其中，存储单元用于存储预定的数据库；

视频巡检控制单元用于设置视频巡检预置点位，每次发出巡检指令后在所述数据库内添加对应的信息框，所述信息框内包括该预置点的属性信息，该属性信息至少包括该预置点对应的抽油机信息；

视频分析识别单元用于获取所述数据库内的该预置点的属性信息，对该预置点进行图像分析对比，以确定抽油机在视频画面中的位置，以及根据观测点的运动轨迹来判断抽油机的工作状态，将识别后的结果经过处理后返回至所述数据库；

视频巡检控制单元还用于读取所述数据库内的由所述视频分析识别单元返回的结果；

所述视频分析识别模块为750mm至1000mm长焦镜头，覆盖半径3km内的多口油井；

还包括模型获得单元，所述模型获得单元用于构建用于识别抽油机的工作状态的识别模型;

每个预置点的属性信息包括巡检点数据表和抽油机数据表，其中，所述抽油机数据表包括抽油机外接矩形；所述抽油机外接矩形是指当前视场内所述抽油机的外接矩形，记录左上角及右下角像素坐标；

所述模型获得单元在训练所述识别模型的过程中，利用数据库样本模型，先识别出抽油机在图像画面中的相对位置，利用数据算法进行位移偏量纠正，对纠正后的抽油机状态根据每秒1帧进行识别，再根据每帧图像对比，判定抽油机运动部位是否有移动；

其中，每个预置点位的视频画面对应预存一张照片，通过预存的照片内多个点位相对位置关系与实际图像中多个点的相对关系对比，来确定原图和实际图像的偏移量。

2.根据权利要求1所述的基于大数据监控的油气田设备生产状态判别系统，其特征在于，

所述巡检点数据表包括巡检点标识、云台信息、相机类型、相机信息、观测范围以及抽油机标识数组中的一种或多种信息；

所述抽油机数据表还包括抽油机标识、所在巡检点标识以及抽油机类型中的一种或多种信息。

3.根据权利要求2所述的基于大数据监控的油气田设备生产状态判别系统，其特征在于，所述抽油机的工作状态包括：空转和正常运转。

4.基于大数据监控的油气田设备生产状态判别方法，其特征在于，所述基于大数据监控的油气田设备生产状态判别方法包括：

步骤一、设置视频巡检预置点位，每次发出巡检指令后在数据库内添加对应的信息框，所述信息框内包括该预置点的属性信息，该属性信息至少包括该预置点对应的抽油机信息；

步骤二、获取所述数据库内的该预置点的属性信息，对该预置点进行图像分析对比，以确定抽油机在视频画面中的位置，以及根据观测点的运动轨迹来判断抽油机的工作状态；

步骤三、将识别后的结果经过处理后返回至所述数据库；

步骤四、读取所述数据库内的由所述视频分析识别单元返回的结果；

步骤五、当进行下次视频巡检时重复步骤一至步骤四；

所述方法还包括：

构建用于识别抽油机的工作状态的识别模型；

采用750mm至1000mm长焦镜头采集视频图像，覆盖半径3km内的多口油井；

每个预置点的属性信息包括巡检点数据表和抽油机数据表，其中，所述抽油机数据表包括抽油机外接矩形；所述抽油机外接矩形是指当前视场内所述抽油机的外接矩形，记录左上角及右下角像素坐标；

在训练所述识别模型的过程中，利用数据库样本模型，先识别出抽油机在图像画面中的相对位置，利用数据算法进行位移偏量纠正，对纠正后的抽油机状态根据每秒1帧进行识别，再根据每帧图像对比，判定抽油机运动部位是否有移动；

其中，每个预置点位的视频画面对应预存一张照片，通过预存的照片内多个点位相对位置关系与实际图像中多个点的相对关系对比，来确定原图和实际图像的偏移量。