視頻分析技術(shù)在鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)火災(zāi)隱患檢測(cè)中的應(yīng)用

陳軼毅

摘 ? 要：鋼鐵制造業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)，具有較高的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。文章介紹了一種基于深度學(xué)習(xí)的火災(zāi)隱患預(yù)警系統(tǒng)，包括火苗和滅火設(shè)備識(shí)別、人物域聯(lián)合定位和人員抽煙分析的功能模塊。通過與人工管理相配合，及時(shí)檢測(cè)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，提前預(yù)警。該系統(tǒng)可以作為管理者的輔助工具配合使用，使得管理效果最優(yōu)化。

關(guān)鍵詞：視頻分析;火災(zāi)預(yù)警;安全管理

隨著科技的進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，鋼鐵冶金企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模越來(lái)越大，鋼鐵產(chǎn)量和質(zhì)量逐年提高。生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大也放大了安全風(fēng)險(xiǎn)，使得安全工作愈發(fā)重要，稍有不慎就容易導(dǎo)致嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失甚至人身傷害。鋼鐵制造業(yè)作業(yè)區(qū)域環(huán)境復(fù)雜、工藝流程復(fù)雜，常常伴有高溫、高壓，同時(shí)，在生產(chǎn)和加工的過程中，大量使用易燃、易爆的物品或氣體，導(dǎo)致了鋼鐵生產(chǎn)行業(yè)火災(zāi)事故高損失和多發(fā)性的特點(diǎn)。

為了最大限度地杜絕火災(zāi)安全隱患，需要對(duì)重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行防火。不同于普通室內(nèi)火災(zāi)監(jiān)控技術(shù)，鋼鐵制造業(yè)作業(yè)活動(dòng)的火災(zāi)隱患檢測(cè)，具有作業(yè)區(qū)域環(huán)境復(fù)雜的特點(diǎn)，各種因素的影響為實(shí)時(shí)監(jiān)控帶來(lái)了困難。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和圖像識(shí)別技術(shù)的廣泛普及，通過視頻分析技術(shù)智能地進(jìn)行火情監(jiān)控將是未來(lái)火災(zāi)預(yù)警的重要手段。

當(dāng)前，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能圖像識(shí)別技術(shù)，已經(jīng)在安防、醫(yī)療、生產(chǎn)管理等各個(gè)行業(yè)展開應(yīng)用。得益于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展和硬件設(shè)備計(jì)算能力的不斷提高，如今，可以通過人工智能進(jìn)行圖像的識(shí)別分析和異常行為判斷。因此，本文采用基于深度學(xué)習(xí)的視頻分析技術(shù)，協(xié)助鋼鐵行業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的火災(zāi)防范。在減輕管理人員負(fù)擔(dān)的同時(shí)，提高監(jiān)管效率，覆蓋人力監(jiān)管的盲區(qū)和死角。在火災(zāi)隱患出現(xiàn)的第一時(shí)間杜絕，對(duì)潛在的危險(xiǎn)進(jìn)行提早發(fā)現(xiàn)、提早警報(bào)、提早指示，將生產(chǎn)中的危險(xiǎn)因素降至最低。

1 ? ?視頻分析安全管理系統(tǒng)功能模塊

本文中將系統(tǒng)分成3個(gè)模塊介紹，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和關(guān)鍵行為進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)管控，分別是火苗和滅火設(shè)備識(shí)別模塊、人物域聯(lián)合定位模塊、人員抽煙分析模塊。這幾個(gè)功能模塊覆蓋了生產(chǎn)安全監(jiān)控的最主要環(huán)節(jié)，其有機(jī)結(jié)合可以高效地杜絕監(jiān)護(hù)死角，從操作開始、操作進(jìn)行到操作完成結(jié)束，全方面地進(jìn)行視頻安全分析。

1.1 ?火苗和滅火設(shè)備識(shí)別模塊

鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)具有大量動(dòng)火的環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)是火災(zāi)易發(fā)的重點(diǎn)區(qū)域，需要進(jìn)行嚴(yán)格把控。例如，在焊接過程中，稍有不慎可能引燃助燃物造成事故。基于人工智能的視頻分析模塊，可以對(duì)火焰和火星進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過對(duì)火焰的識(shí)別進(jìn)行火災(zāi)的早期發(fā)現(xiàn)。同時(shí)，對(duì)火星四濺的情況、動(dòng)火作業(yè)無(wú)監(jiān)護(hù)人的問題，火苗識(shí)別模塊系統(tǒng)將進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判斷和預(yù)警。通過對(duì)攝像頭采集的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，可以做到不安全行為的事中警告和事后記錄。應(yīng)用AI圖像智能識(shí)別技術(shù)分析和判斷標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)異常信息，并結(jié)合人臉識(shí)別及時(shí)定位違規(guī)人員。

如圖1所示，以動(dòng)火作業(yè)為例，對(duì)火苗狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，保證電焊施工的火苗在可控范圍內(nèi)，同時(shí)，對(duì)滅火器進(jìn)行識(shí)別，保證施工現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備符合安全規(guī)范。

1.2 ?人物域聯(lián)合定位模塊

由于衛(wèi)星信號(hào)弱、內(nèi)部三維環(huán)境復(fù)雜、障礙物較多等原因，室內(nèi)定位無(wú)法使用室外常用的GPS等方式進(jìn)行。試驗(yàn)階段的技術(shù)，如近場(chǎng)通信（Near Field Communication，NFC）定位、WiFi定位等技術(shù)并不成熟，容易造成誤判[1]。由于生產(chǎn)線上每位人員都需要佩戴安全帽，本文使用帶有超寬帶（Ultra Wide Band，UWB）定位功能的安全帽，通過安全帽上集成的芯片與無(wú)線接收器配合，準(zhǔn)確地定位每一個(gè)人員包括樓層在內(nèi)的三維位置，圖2是UWB示意。使用安全帽定位的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是通過安全帽芯片編號(hào)與人員ID的一一對(duì)應(yīng)，可以很容易地識(shí)別每個(gè)人員的具體身份。

基于UWB室內(nèi)定位顯示人、物位置，電子圍欄功能，按照預(yù)設(shè)位置邏輯，實(shí)現(xiàn)人、物和域位置關(guān)系的精準(zhǔn)掌控，促進(jìn)員工標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)。采用2D/3D空間建模技術(shù)，能對(duì)建筑進(jìn)行空間建模。通過人員點(diǎn)位，輔助危險(xiǎn)物體檢測(cè)和危險(xiǎn)區(qū)域劃分，可以準(zhǔn)確地獲得操作人員、物品和危險(xiǎn)區(qū)域的相對(duì)位置，保證指定人員、指定物品在指定區(qū)域，防止異常情況的出現(xiàn)，具體如圖3所示。

1.3 ?人員抽煙分析模塊

操作人員在禁煙區(qū)域內(nèi)抽煙非常容易導(dǎo)致安全事故發(fā)生，傳統(tǒng)的煙霧報(bào)警系統(tǒng)在空曠的鋼鐵企業(yè)車間中不僅難以及時(shí)奏效，還可能因?yàn)檎Ａ鞒讨械母邷馗邏鹤鳂I(yè)而造成誤報(bào)。針對(duì)傳統(tǒng)煙霧報(bào)警系統(tǒng)的這些問題，開發(fā)了基于視頻分析的人員抽煙檢測(cè)技術(shù)，專門用于鋼鐵企業(yè)場(chǎng)景中的抽煙檢測(cè)。

由于香煙的體積很小，無(wú)法直接通過圖像識(shí)別進(jìn)行精確判斷。系統(tǒng)采用兩級(jí)串聯(lián)的方式進(jìn)行抽煙行為的檢測(cè)：第一級(jí)采用的是人體關(guān)鍵點(diǎn)算法，對(duì)人體關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行定位，分析人體的頭部、前臂、后臂、手腕和腳踝等關(guān)鍵部位，對(duì)人員的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行智能判斷，識(shí)別現(xiàn)場(chǎng)人員是否有潛在的抽煙動(dòng)作。采用以下公式，用平均精度均值（Mean Average Precision，MAP）來(lái)計(jì)算模型的損失函數(shù)。

第二級(jí)采用檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像檢測(cè)，檢測(cè)手中或者口中點(diǎn)燃的香煙。對(duì)于深度學(xué)習(xí)算法，網(wǎng)絡(luò)深度將影響算法的準(zhǔn)確率與速度。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)太淺，模型將欠擬合，無(wú)法對(duì)穿戴情況進(jìn)行準(zhǔn)確分類。層數(shù)過多、過深的網(wǎng)絡(luò)不僅對(duì)提高算法精度無(wú)益，更重要的是會(huì)影響系統(tǒng)運(yùn)行的速度。經(jīng)過大量的嘗試，本文采用圖4中YOLOv3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)。

2 ? ?結(jié)語(yǔ)

以視頻分析為基礎(chǔ)的鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)火災(zāi)隱患檢測(cè)系統(tǒng)，為鋼鐵行業(yè)的安全管理提供了有力保障。本文介紹的系統(tǒng)由火苗和滅火設(shè)備識(shí)別模塊、人物域聯(lián)合定位模塊和人員抽煙分析模塊構(gòu)成多位一體安全管理技術(shù)，對(duì)作業(yè)人員從進(jìn)入作業(yè)范圍開始，進(jìn)行全過程的監(jiān)控。配合監(jiān)控平臺(tái)和實(shí)時(shí)提醒系統(tǒng)，可以客觀減少火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的情況。自動(dòng)化管理是鋼鐵行業(yè)安全管理的未來(lái)趨勢(shì)，本文的火災(zāi)自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)，是將人工智能與鋼鐵生產(chǎn)結(jié)合的一次初步嘗試，相信隨著新技術(shù)的不斷加入和自動(dòng)檢測(cè)分析系統(tǒng)的完善和覆蓋，視頻分析和智能管理將應(yīng)用于鋼鐵生產(chǎn)的方方面面。

[參考文獻(xiàn)]

[1]汪苑，林錦國(guó).幾種常用室內(nèi)定位技術(shù)的探討[J].中國(guó)儀器儀表，2011（2）：54-57.