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    非煤礦山罐籠超員檢測系統(tǒng)研究與應(yīng)用

    2024-12-09 00:00:00謝海峰曹世奎方鵬裴文良
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年17期
    關(guān)鍵詞:罐籠

    摘 要:傳統(tǒng)的罐籠超員檢測技術(shù)限制多、準確性差。因此,本文研發(fā)了一種新型非煤礦山罐籠超員檢測系統(tǒng)。首先,設(shè)計前端視頻AI分析模塊直接完成算法分析,使用魚眼相機獲取罐籠內(nèi)部全景圖像,通過畸變矯正算法解決成像畸變問題。其次,引入自動色彩均衡算法提高圖像質(zhì)量,提出改進的YOLOv8目標(biāo)檢測算法進行頭肩識別。最后,通過二次分類算法進行結(jié)果篩選,如果檢測到超員,就聯(lián)動閉鎖停罐,提示罐籠超員。該系統(tǒng)目前已試運行于銅興礦業(yè),結(jié)果表明,該系統(tǒng)可以實時檢測罐籠內(nèi)人員數(shù)量,準確性高,誤檢率低,且聯(lián)動閉鎖可及時響應(yīng),可以為非煤礦山安全生產(chǎn)提供有力保障。

    關(guān)鍵詞:非煤礦山;罐籠;魚眼AI相機;超員檢測

    中圖分類號:TG 441" " " " 文獻標(biāo)志碼:A

    國家礦山安全監(jiān)察局規(guī)定,使用單繩纏繞式提升機的礦井單次提升不能超過9人[1]。但在實際生產(chǎn)過程中,罐籠超員現(xiàn)象依然存在,礦井安全難以保障,因此罐籠超員檢測是礦井提升系統(tǒng)中必不可少的環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)罐籠超員檢測技術(shù)主要分為接觸式和非接觸式[2]。接觸式檢測分為機械擋叉計數(shù)和壓力計數(shù)。前者是在罐籠入口處安裝機械擋叉裝置,該方法簡單準確,但需要人為監(jiān)督下井人員有序入罐。后者是在進口踏板處安裝壓力傳感器,但是如果多人同時踩在踏板上,就會出現(xiàn)漏檢。非接觸式檢測包括紅外檢測、人員定位系統(tǒng)檢測和視頻檢測等[3]。

    紅外檢測需要人員保持間隔入罐;人員定位系統(tǒng)需要在罐籠區(qū)域安裝多個基站和讀卡器,成本較高、準確性受現(xiàn)場環(huán)境影響大。傳統(tǒng)視頻檢測通過人員追蹤算法進行統(tǒng)計,此方法在人員擁擠入罐時準確性較低[2]。為克服上述缺陷,本文設(shè)計了一套非煤礦山罐籠超員檢測系統(tǒng),在罐籠頂端安裝魚眼AI相機,使用多種圖像分析算法,實時檢測人員頭肩并計數(shù),并通過單片機進行聯(lián)動。此方法通過前端識別解決了網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定和延時的問題,使用魚眼相機和智能識別算法提高了人員擁擠時計數(shù)的準確性。

    1 罐籠超員檢測系統(tǒng)組成

    罐籠超員檢測系統(tǒng)由供電模塊、通信模塊、前端視頻AI分析模塊、閉鎖報警模塊、集控顯示模塊組成。供電模塊采用無線充電方式,在籠頂配置電池組作為前端視頻AI分析模塊和通信模塊的電源,可以保證持續(xù)供電,無需周期性更換電池。通信模塊采用無線通信方式,用于視頻分析模塊、報警模塊和集控顯示模塊之間的通信。前端視頻AI分析模塊使用內(nèi)置高性能AI芯片的魚眼相機、到位傳感器和補光燈,采用圖像畸變矯正算法、圖像增強算法、基于YOLOv8的頭肩識別算法和二次分類算法,可以保證在人員擁擠情況下的識別效果。閉鎖報警模塊包括信號閉鎖箱與聲光報警裝置,在每個水平的乘人點配置該模塊,實現(xiàn)超員時閉鎖停罐報警并在LED屏幕顯示統(tǒng)計信息。集控顯示模塊包括上位機軟件、硬盤錄像機和工控機,在提升機房配置上位機電腦,提供遠程操控、數(shù)據(jù)顯示、統(tǒng)計分析、報警記錄查詢和罐籠內(nèi)視頻監(jiān)控等功能,配置硬盤錄像機進行視頻存儲,便于視頻回溯。

    2 罐籠超員檢測系統(tǒng)功能設(shè)計

    2.1 供電模塊

    考慮現(xiàn)場需要持續(xù)進行人員檢測和統(tǒng)計,因此本系統(tǒng)的供電模塊采用基于電磁感應(yīng)的無線充電方式。無線充電系統(tǒng)分為發(fā)射端和接收端,將發(fā)射端安裝于罐道固定位置,將接收端安裝于罐籠的外頂上,發(fā)射端初級線圈產(chǎn)生的交流電通過電磁感應(yīng)在接收端的次級線圈產(chǎn)生電流,實現(xiàn)電能的無線傳輸。發(fā)射端及接收端間距要求為3cm~10cm,間距太小容易產(chǎn)生物理摩擦,間距太大充電不穩(wěn)[4]。在罐籠外頂配置電池組箱體,其連接于無線充電接收端,考慮非煤礦山濕度較高,對供電模塊的箱體等部位采取膠封保護,有助于防水防腐。供電模塊作為魚眼AI相機、補光燈、到位傳感器和無線通信設(shè)備的電源,采用無線充電的方式可以滿足持續(xù)供電要求,無需周期性更換電池,解決了非煤礦山非固定式設(shè)備的供電問題,可以為罐籠內(nèi)部的連續(xù)實時檢測提供保障。

    2.2 通信模塊

    由于現(xiàn)場多個水平均有人員進出罐,需要保證前端AI相機的實時通信,因此本系統(tǒng)的通信功能模塊采用無線通信方式。該模塊的具體設(shè)計如下:通過在每個水平部署工業(yè)級分體無線基站和天線來組成局域網(wǎng),本模塊在部署過程中選用支持單模、雙模和三模傳輸?shù)臒o線基站,可以根據(jù)不同的傳輸距離要求進行調(diào)整,同時提供2-6路N型射頻接口,搭配定向、全向、扇區(qū)等天線類型,實現(xiàn)點對點及點對多點等不同類型的無線橋接和覆蓋組網(wǎng),從而滿足復(fù)雜環(huán)境下的全天候不間斷工作。在罐籠外頂上配置信號箱,內(nèi)置無線基站,在信號箱外部設(shè)置板狀定向天線,用于信號的輻射和接收,該天線增益高,密封性能可靠、使用壽命長,適用于井下濕度大、腐蝕性強的環(huán)境。在井筒鋪設(shè)通信光纜,與各水平基站以及罐籠頂基站相結(jié)合實現(xiàn)井筒無線數(shù)據(jù)全覆蓋,保證井下通信數(shù)據(jù)穩(wěn)定可靠。本通信模塊使用標(biāo)準的物聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議(消息隊列遙測傳輸,MQTT),通過在相機機芯中安裝Mosquitto代理服務(wù),使各水平的單片機端、AI算法端和上位機端均可以作為客戶端訪問該服務(wù)。同時,將該服務(wù)設(shè)計為開機自啟模式,可以保證長期后臺運行,無需管理TCP重連等問題。AI算法端負責(zé)發(fā)送人數(shù)統(tǒng)計信息、單片機和上位機訂閱并接收該信息,并做出輸出聯(lián)動指令、顯示等相應(yīng)動作。

    2.3 前端視頻AI分析模塊

    視頻AI分析模塊是罐籠超員檢測系統(tǒng)的核心,該模塊通過魚眼AI相機獲取罐籠內(nèi)人員的實時圖像,并向相機機芯中內(nèi)置多種智能算法進行識別分析。將相機安裝在罐籠內(nèi)部頂端,考慮罐籠內(nèi)部光照條件差,為保證圖像的清晰度,在相機旁邊加裝補光燈,為罐籠內(nèi)部提供照明。為保證算法適時響應(yīng),并實現(xiàn)語音對講、報警等功能,配置到位傳感器、喇叭、拾音器。其中,到位傳感器用于輔助AI識別,當(dāng)罐籠停到位時,傳感器將到位信號傳輸給AI芯片端,通知算法開始檢測。當(dāng)罐籠開始提升或下降時,傳感器將停止信號發(fā)送給芯片端,通知算法停止檢測,可降低功耗,防止誤報。算法輸出的報警信息通過喇叭進行播放,與拾音器結(jié)合還可以實現(xiàn)罐籠內(nèi)人員與提升機房操作人員的雙向語音對講。魚眼相機的180°成像可以保證在圖像采集時無死角覆蓋罐籠全景,減少漏報,但其缺點是成像存在畸變,因此需要在圖像獲取后借助畸變矯正算法進行還原。該模塊主要完成圖像采集、硬件解碼、畸變矯正、圖像增強、目標(biāo)檢測、二次分類驗證、ModbusTCP報警、檢測結(jié)果疊加并進行圖像硬件編碼、將疊加結(jié)果后的圖像通過RTSP推流給上位機等工作。該算法流程如圖1所示。

    2.3.1 畸變矯正算法

    視頻AI分析模塊采用魚眼相機,視野范圍很廣,一般不低于180°,但是根據(jù)相機成像的原理,視場角越大,圖像畸變情況越嚴重,因此在檢測之前必須進行畸變矯正處理,并且畸變矯正算法處理的耗時要低,否則難以保障檢測的實時性[5]?;兂C正算法的原理和步驟如下。1)如果按照普通相機的針孔相機模型成像原理,那么針對罐籠場景中的一點P,入射到鏡頭之后不發(fā)生畸變,設(shè)其像點坐標(biāo)為P0(a,b),極坐標(biāo)為(r,φ),此時點P的投影出射角等于入射角,為θ。2)由于魚眼相機的成像存在畸變,P點的入射光線會發(fā)生折射,折射后出射角θd≠θ,此時畸變后的像點為P'(x',y')。3)現(xiàn)場使用中鏡頭并不能精確符合投影模型,因此,取關(guān)于θ的泰勒展開式前五項作為魚眼相機的實際投影函數(shù),用于標(biāo)定,如公式(1)所示。4)畸變影響使像點到圖像中心點的距離r被壓縮成rd,如公式(2)所示。5)公式(2)的一次項系數(shù)k0可以取1,對公式(2)進行變形,得到魚眼相機模型,如公式(3)所示。6)根據(jù)三角形相似原理,存在如下關(guān)系,如公式(4)所示。7)根據(jù)rd=θd,計算得出畸變后像點P'的笛卡爾坐標(biāo)(x',y'),如公式(5)所示。8)根據(jù)相機內(nèi)參將笛卡爾坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為像素坐標(biāo)(u,v),得到畸變校正后的坐標(biāo),如公式(6)所示。

    r(θ)≈k0θ+k1θ3+k2θ5+k3θ7+k4θ9 (1)

    式中:r(θ)為像點到圖像中心點的垂直距離;k0~k4為泰勒展開式前五項的系數(shù)。

    rd=fθd≈k0θ+k1θ3+k2θ5+k3θ7+k4θ9 (2)

    式中:rd為畸變后像點到圖像中心點的距離;f為系數(shù),取1;θd為畸變后的出射角。

    rd=θd=θ(1+k1θ2+k2θ4+k3θ6+k4θ8) (3)

    式中:θd為畸變后的出射角。

    (4)

    式中:r=rd為像點到圖像中心點的垂直距離;a、b為像點未畸變時的橫縱坐標(biāo);x'、y'為像點畸變時的橫縱坐標(biāo)。

    (5)

    (6)

    式中:fx、cx、fy、cy為相機內(nèi)參。

    畸變矯正算法前后對比效果如圖2所示。

    2.3.2 圖像增強算法

    罐籠內(nèi)部屬于低照度環(huán)境,需要進行圖像增強處理,從而為后續(xù)目標(biāo)識別算法提供良好的圖像質(zhì)量。本系統(tǒng)采用自動色彩均衡(ACE)圖像增強算法,其本質(zhì)是通過調(diào)整圖像的對比度,實現(xiàn)色彩恒常性和亮度恒常性,利用顏色和亮度的空間位置關(guān)系進行局部自適應(yīng)濾波,從而實現(xiàn)圖像增強的效果[6]。其步驟如下。1)對圖像進行色差矯正,重構(gòu)空域圖像,如公式(7)所示。這一步用于適應(yīng)局部圖像的對比度,并且放大較小的差異,豐富較大的差異,根據(jù)局部內(nèi)容擴展或者壓縮動態(tài)范圍。r(*)的計算方法如公式(8)所示。2)由于魚眼相機的圖像為三通道彩色圖像,而ACE算法是針對單通道進行處理的,因此需要對每個通道進行動態(tài)擴展,如公式(9)所示。3)對R(x)進行標(biāo)準化,將其映射至[0,255]范圍內(nèi),得到增強后的通道,如公式(10)所示。

    (7)

    式中:Rc為中間結(jié)果;Ic(p)-Ic(j)為p、j2個不同點的亮度差;d(p,j)為距離度量函數(shù),用于衡量p、j兩點的距離;r(*)為亮度表現(xiàn)函數(shù)。

    (8)

    式中:T為動態(tài)閾值;x為亮度差。

    R(x)=round[127.5+ω*Rc(p)] (9)

    式中:R(x)為動態(tài)擴展的結(jié)果;ω為線段[(0,mc),(255,Mc)]的斜率,且有mc=min[Rc(p)]、Mc=max[Rc(p)];mc、Mc分別為色差矯正的最小結(jié)果和最大結(jié)果;round為動態(tài)擴展。

    (10)

    式中:L(x)為標(biāo)準化后的通道。

    2.3.3 基于YOLOv8的目標(biāo)檢測算法

    為提高罐籠內(nèi)部人員的識別精度,保障現(xiàn)場的使用效果,選用檢測精度高、推理速度快的YOLOv8Nano模型進行頭肩識別。YOLOv8模型由Backbone骨干網(wǎng)絡(luò)、Neck頸部結(jié)構(gòu)、Head頭部結(jié)構(gòu)組成。其中,Backbone作為模型基礎(chǔ),用于提取淺層圖形特征;Neck用于提取深層語義特征,然后對淺層的圖形特征和深層的語義特征進行融合,提高特征的全局性;Head是模型的決策部分,定義了模型的檢測頭,負責(zé)輸出包括3種不同尺度的檢測結(jié)果[7]。為提高檢測精度和推理速度,對該模型進行了許多改進,其一是在Backbone和Neck中使用梯度流更為豐富的C2F結(jié)構(gòu)代替原有的C3結(jié)構(gòu);其二是將Head部分換成了解耦頭結(jié)構(gòu),即將分類頭和檢測頭分離;其三是在模型訓(xùn)練至最后10epochs時關(guān)閉Mosiac數(shù)據(jù)增強操作。這些改進使模型的參數(shù)配置更靈活、檢測精度更高、推理速度更快。

    井下環(huán)境復(fù)雜,干擾因素多,為提高模型的識別精度和穩(wěn)定性,對YOLOv8模型進行進一步改進,引入DCNv3可變形卷積算子,用該算子替換Backbone和Neck結(jié)構(gòu)中的3×3卷積塊,在不增加網(wǎng)絡(luò)深度的情況下擴展感受野,可以很好地學(xué)習(xí)目標(biāo)的形變信息,使模型更好地適應(yīng)目標(biāo)形變,更精確地定位目標(biāo)的位置,減少定位誤差。

    與傳統(tǒng)的物體檢測模型相比,例如R-CNN,F(xiàn)ast-R-CNN等,該模型把檢測當(dāng)作一個Regression進行處理,提取圖像的全局特征并進行計算分析。為計算預(yù)測框和真實框之間的差異,使用均方誤差(MSE)進行評估,如公式(11)所示。

    (11)

    式中:Loss為均方誤差;xi、分別為真實框和預(yù)測框的像素坐標(biāo)。

    該函數(shù)在誤差較大時賦予更大的懲罰,幫助模型快速修復(fù)較大的預(yù)測錯誤。

    為衡量模型的預(yù)測類別與真實標(biāo)簽之間的差異,使用交叉熵損失函數(shù)進行評價,如公式(12)所示。

    (12)

    式中:Losscls為交叉熵損失;yo,c為一個指標(biāo)器,如果樣本o屬于類別c,就為1,反之為0;po,c為模型預(yù)測樣本o屬于類別c的概率。

    該函數(shù)對錯誤預(yù)測給出很大懲罰,幫助模型優(yōu)化其預(yù)測,使預(yù)測概率分布盡可能接近真實標(biāo)簽分布。

    為衡量預(yù)測框與真實框之間的重疊程度,使用交并比(IoU)進行評估,如公式(13)所示。

    (13)

    式中:SOverlap為預(yù)測框與真實框重疊區(qū)域的面積;SUnion為兩邊界框覆蓋的總面積。

    該函數(shù)表示位置預(yù)測的準確性,在訓(xùn)練階段優(yōu)化模型。

    通過評估和優(yōu)化得到性能最佳的模型,輸出預(yù)測框bounding box的坐標(biāo)、置信度、屬性等信息。

    2.3.4 二次分類算法

    在低照度環(huán)境中單獨使用YOLO模型難免會出現(xiàn)一些誤識別。為改善此類問題,在目標(biāo)檢測之后增加二次矯正算法,使用殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ResNet)對YOLOv8檢測出的圖片進行分類,去除干擾因素,對二次分類后判斷為頭肩的圖片進行目標(biāo)統(tǒng)計,將這些圖片和對應(yīng)的統(tǒng)計結(jié)果作為整個識別模塊的最終輸出,進一步提高檢測精度。

    2.4 水平閉鎖報警功能模塊

    使用單片機控制器開發(fā)聯(lián)動閉鎖報警模塊,部署在信號閉鎖箱內(nèi)。該模塊接收AI相機算法端輸出的實時數(shù)據(jù)(人數(shù)統(tǒng)計信息),并在罐籠出口區(qū)域聲光報警裝置的LED屏幕上顯示統(tǒng)計數(shù)據(jù),比較統(tǒng)計值與設(shè)定閾值的大小,如果超過閾值,就進行聯(lián)動控制,一是將提升機控制電路閉鎖,防止罐籠啟動,二是通過聲光報警器輸出提示語音,并開啟閃關(guān)燈,提示罐籠超員。在上下井口和每個中間水平安裝信號閉鎖箱和聲光報警裝置,完善各區(qū)域的聯(lián)動報警功能。

    2.5 集控顯示功能模塊

    為便于提升機房內(nèi)操作人員的實時觀測,設(shè)計集控顯示模塊。該模塊的上位機軟件使用Winform平臺開發(fā),部署于提升機房的工控機,就近接入礦井環(huán)網(wǎng)并連于井口無線基站,與罐籠和各水平設(shè)備進行通信。根據(jù)現(xiàn)場需求,上位機軟件可提供遠程操控、罐籠到位狀態(tài)顯示、乘罐人數(shù)顯示、電池狀態(tài)顯示、視頻實時預(yù)覽、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析顯示、報警記錄查詢和報表輸出等功能。配置硬盤錄像機用于視頻連續(xù)存儲,以便視頻回溯。

    3 現(xiàn)場應(yīng)用

    非煤礦山罐籠超員檢測系統(tǒng)已經(jīng)在銅興礦業(yè)公司進行試運行,安裝于副井、盲井2個區(qū)域。提升系統(tǒng)均為單鉤單層罐提升,副井提升高度300m,有5個水平(水平間距60m)。盲井提升高度為360m,有6個水平(水平間距60m),井口至車房距離約20m。副井罐籠尺寸(長、寬、高)為3.3m×1.5m×2.5m,盲井罐籠尺寸(長、寬、高)為2.5m×1.4m×2.5m,罐籠內(nèi)部頂端安裝魚眼AI相機,實時檢測罐籠內(nèi)部人員數(shù)量,人數(shù)超限則通過網(wǎng)絡(luò)將報警信號發(fā)送給信號箱進行聯(lián)動閉鎖。

    4 結(jié)語

    非煤礦山罐籠超員檢測系統(tǒng)使用魚眼相機獲取罐籠內(nèi)部全貌,不留死角,降低漏報率。罐籠人員識別過程中通過畸變矯正、圖像增強、YOLOv8目標(biāo)檢測和二次分類等算法進行綜合分析,提高了準確性,降低誤檢率。使用無線充電方式,保障了罐籠內(nèi)部前端識別系統(tǒng)的可持續(xù)供電。采用先進的組網(wǎng)方式保障了整個系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。本系統(tǒng)解決了人員擁擠入罐情況下傳統(tǒng)接觸式和非接觸式方法無法準確高效判斷人員數(shù)量的問題,且在非煤礦山成功落地,運行穩(wěn)定,提高了罐籠使用的安全性,為非煤礦山安全生產(chǎn)提供了有力保障。

    參考文獻

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