一種基于云邊端協(xié)同的智能安全帽設(shè)計與實現(xiàn)

王 寧 魯法明＊ 包云霞

（山東科技大學，山東 青島 266590）

0 引言

安全帽是一種保護人體頭部不受墜落物或其他因素傷害的勞保用具，選擇合格、適宜的安全帽是施工安全的重要保障。 傳統(tǒng)安全帽僅能通過殼體設(shè)計優(yōu)化頭部防護，作用單一，智能安全帽由傳統(tǒng)安全帽和智能硬件模塊組成，具有數(shù)據(jù)采集、行為檢測、無線通信、后臺管理、智能預警等功能，根據(jù)施工安全需求科學設(shè)計功能模塊。

本文設(shè)計了一款基于“云—邊—端”協(xié)同的智能安全帽，融合物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、云計算和AI 技術(shù)， 在傳統(tǒng)安全帽上嵌入邊緣計算設(shè)備和信息采集終端，完成施工環(huán)境信息、人員信息和視頻的實施感知、采集與智能分析，人員生命體征和室內(nèi)外定位、人員通訊、低亮度環(huán)境下人員違規(guī)行為和異常情況的視頻圖像檢測等功能，還可以應用于礦業(yè)生產(chǎn)作業(yè)井下瓦斯氣體和粉塵濃度檢測。 云邊端協(xié)同架構(gòu)使井上井下即使通訊中斷仍能保證井下人員基于邊緣計算設(shè)備進行局部環(huán)境信息的感知預警和搭建通信子網(wǎng)，同時，邊緣側(cè)的處理能有效降低云端服務器的載荷，降低云端服務器建設(shè)成本。

1 基于云邊端協(xié)同的智能安全帽工作原理

本文提到的智能安全帽整體采用 “云—邊—端”三級架構(gòu)，如圖1 所示。

圖1 “云—邊—端”協(xié)同的技術(shù)架構(gòu)

云指服務器端，包括視頻服務器、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫，可以對采集到的視頻數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)進行異常檢測，用于跌倒檢測、未佩戴安全帽檢測的視頻異常智能分析軟件、點對點通信的語音通信軟件；嵌入到安全帽中，可以進行視頻采集與傳輸、語音通信，并進行跌倒報警、脫帽報警；端部署在煤礦井下環(huán)境中，可以采集環(huán)境信息，協(xié)助室內(nèi)定位。

管理員可通過PC 終端實時查看作業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)，包括佩戴者體溫、 心率等信息， 當前環(huán)境的光照、濕度、氣體信息，人員的室內(nèi)外位置以及安全帽佩戴和工作服穿著情況，根據(jù)大數(shù)據(jù)的預測預警及時與井下工作人員進行語音通信、指揮人員作出處置。

本文提到的智能安全帽集成了各類功能模塊，根據(jù)需要將各模塊分別部署在安全帽殼體與施工環(huán)境中，實現(xiàn)了如圖2 所示的不同功能。

圖2 云邊端協(xié)同的智能安全帽功能模塊

1.1 定位模塊

室外定位模塊：支持GPS、北斗定位，水平定位精度優(yōu)于2.5 m， 按照用戶預設(shè)的時間間隔向管理平臺發(fā)送位置信息，用于實時獲取人員運動軌跡。

室內(nèi)定位模塊：智能安全帽采用RSSI 三角定位原理， 在環(huán)境中部署一個Zigbee 協(xié)調(diào)器作為已知坐標、兩個Zigbee 路由器作為參考坐標，計算在智能安全帽中安裝Zigbee 終端節(jié)點的坐標。定位采用不跨路由組播，Zigbee 終端節(jié)點接收來自路由器的數(shù)據(jù)， 再將數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)幀的形式傳遞給協(xié)調(diào)器， 協(xié)調(diào)器根據(jù)RSSI與距離的換算關(guān)系，可以獲得終端節(jié)點的坐標。

1.2 點對點語音通話模塊

采用語音識別技術(shù)和UDP 協(xié)議下的套接字技術(shù)，語音通話模塊工作時，由麥克風采集語音信息，通過語音識別模塊獲取語音中的聯(lián)系人姓名及動作詞匯，將識別結(jié)果上傳數(shù)據(jù)庫服務器，在數(shù)據(jù)庫的員工表中搜索該聯(lián)系人，若聯(lián)系人存在，則查詢聯(lián)系人Ip地址實現(xiàn)點對點雙向語音通話功能，否則調(diào)用智能語音模塊播報聯(lián)系人不存在的語音提示。

“云—邊—端”協(xié)同架構(gòu)使井上井下作業(yè)時，即使通訊中斷仍能保證井下工作人員基于邊緣計算設(shè)備進行局部環(huán)境信息的感知預警和搭建通信子網(wǎng)

1.3 跌倒、脫帽檢測模塊

MPU6050 可讀取人體加速度和角度的變化，分析人體中心點的加速度和角度特征，從而檢測是否發(fā)生跌倒事件，排除誤檢和漏檢，提高準確率；通過實施監(jiān)控人體體征數(shù)據(jù)，當數(shù)據(jù)偏離人體合理范圍，或者檢測不到數(shù)據(jù)，則認為帽子已經(jīng)被脫下。

1.4 傳感器采集模塊

智能安全帽上微處理器和傳感器搭載紅外測溫模塊、心率檢測模塊、光照傳感器、環(huán)境溫濕度檢測、環(huán)境氣體檢測模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)對人體信息和部分環(huán)境信息的采集。 所用Zigbee 采集器采用CC2530 芯片。

1.5 圖像采集模塊

圖像采集模塊工作時， 由攝像頭獲取視頻信息，通過樹莓派模塊進行初次檢測，并將存在行人的圖像上傳至視頻服務器， 通過視頻服務器進行深度檢測，將安全帽佩戴情況上傳至數(shù)據(jù)庫服務器并對違規(guī)情況做出智能警報。

2 智能安全帽硬件設(shè)計

智能安全帽由云端服務器、智能安全帽、環(huán)境信息處理端三部分組成，如圖3 所示。 智能安全帽上集成了Zigbee 接收節(jié)點、樹莓派、微處理器、傳感器、麥克風、GPS 定位模塊、高清攝像頭等硬件模塊。 環(huán)境信息處理模塊則包括Zigbee 采集模塊、Zigbee 路由器、Zigbee 協(xié)調(diào)器等模塊。 云端服務器由數(shù)據(jù)庫服務器、視頻服務器組成。 智能安全帽與環(huán)境信息處理端間可通過WiFi 和Zigbee 自組網(wǎng)通信，使用無線網(wǎng)絡(luò)，解決了施工環(huán)境不易布線的問題，方便通信與作業(yè)。 智能安全帽端利用WiFi 與云端服務器通信。

圖3 智能安全帽硬件部署

3 智能安全帽軟件設(shè)計與架構(gòu)

智能安全帽的樹莓派和視頻服務器內(nèi)置未佩戴安全帽檢測的視頻異常智能分析軟件，工作時由攝像頭采集施工現(xiàn)場視頻信息， 使用小型RFBnet 網(wǎng)絡(luò)識別視頻圖像中是否存在行人，并將存在行人的圖像上傳至云端視頻服務器，再通過YOLOv5 目標檢測算法進行深度檢測， 識別圖像中人員安全帽佩戴情況，將結(jié)果上傳數(shù)據(jù)庫服務器并作出語音警報。

樹莓派和云端服務器內(nèi)置點對點通信的語音通信軟件，工作時由麥克風采集音頻信息，由樹莓派內(nèi)語音識別模塊識別語音中聯(lián)系人姓名及其他關(guān)鍵因素，將識別結(jié)果上傳至數(shù)據(jù)庫服務器，采用UDP 協(xié)議下的套接字技術(shù)查詢結(jié)果對應的Ip 地址，實現(xiàn)與指定用戶的雙向語音通話功能。

云端服務器上部署后臺服務器軟件，軟件用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸存儲、 智能預警分析、Web 前端數(shù)據(jù)展示等功能。 其中系統(tǒng)界面軟件負責實時展示作業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)，包括安全帽佩戴檢測，在Web 端可以查看近期違規(guī)圖像情況，對任意時間段進行查詢并使用輪播圖進行動態(tài)展示； 對數(shù)據(jù)庫服務器中數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)；環(huán)境信息服務器端可視化呈現(xiàn)與預警預測，服務器分析來自樹莓派的信息，并對其未來可能的變化做出預測與提示，并在系統(tǒng)界面上做出可視化呈現(xiàn)。

4 工作對比與展望

本文采用“云—邊—端”協(xié)同的智能安全帽設(shè)計方法， 在安全帽上嵌入邊緣計算設(shè)備和信息采集終端，進行環(huán)境人員信息的實施感知、采集與智能分析，在云邊端協(xié)同、局部通信子網(wǎng)構(gòu)建、低光照強度下人員跌倒等異常行為的識別等方面具有一定優(yōu)勢；能保證在極端情況下安全帽仍然能為使用者提供決策支持和端到端的通信服務；邊緣側(cè)的加入有效解決了云服務器載荷過重、智能安全帽傳感器集成過于笨重等智能安全帽市場現(xiàn)有痛點，架起了現(xiàn)場施工人員與后臺管理人員溝通的橋梁，提高了施工安全生產(chǎn)裝備的智慧化水平，推動智慧工地建設(shè)邁上新的臺階。