基于工业互联网的隧道监控视频语义分析

刘文璇，巫世峰，夏红霞，钟 忺，3

（1.武汉理工大学计算机与人工智能学院，湖北 武汉 430070；2.中乾立源工程咨询有限公司，湖北 武汉 430071；3.武汉理工大学交通物联网技术湖北省重点实验室，湖北武汉 430070）

0 引言

随着计算机技术的蓬勃发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的应用需求急剧增长。自AI 步入商业领域，单一地利用CPU 或GPU 进行计算已经无法满足工业化应用的需要，在此背景下工业互联网应运而生。2019 年于我国召开的工业互联网全球峰会提到：“工业互联网是工业经济实现数字化、网络化、智能化发展的关键支撑。”因此，不断提升工业互联网的创新能力，为工业领域的发展注入新能量是目前关注的重点［1］。近年来，各种规模的企业纷纷参与建造工业互联网，增强我国在国际工业领域的竞争力。例如，沈阳格微软件有限责任公司面向航空制造企业的工业设计智能化需求，通过机器学习等技术完成了数据挖掘与关联；上海汽车集团股份有限公司通过数据同步技术搭建汽车供应链制造平台，对汽车数据进行协同管理等智能分析。工业互联网与人工智能技术相辅相成，为工业生产、产业制造提供了强有力的支撑。

通过梳理相关案例发现，目前关于城市隧道交通领域的工业互联网技术研究尚显不足。城市隧道中存在超大规模的常态化高强度运营，隧道监控分布范围广，监控对象定位难，对设备性能的要求非常高。同时由于光照、天气、角度等原因，隧道场景复杂多样，设备维护与整修难度大。……