计算机视觉在港口作业安全中的应用研究

李维权 程国安 青岛港湾职业技术学院信息工程系

引言：随着我国经济的发展，海洋经济发展成为国家战略，港口经济发展也在国民经济发展中起到了重要作用，港口信息化发展受到前所未有的重视。

目前，由于港口重机器操作比较多，加上货物复杂，有传统的散杂货物以及现代集装箱货物，这些货物在装卸过程中都会有一定的安全风险存在。因此，每年都会在港口作业中出现误操作，误伤很多作业工人，严重的可以让作业工作人员丧失生命，使得港口损失了大量的人力和财力。

使用计算机视觉的相关理论，结合机器学习、深度学习相关算法模型，对港口作业人员进行实时检测和跟踪，判断其作业人员是否处在危险位置，在一定程度上可以减少不必要的人员伤亡，也可以降低港口中控工作人员的工作量。

1 港口作业安全隐患

在现代港口操作过程中，智能化是港口发展的未来方向，但是目前港口作业的操作设备也是比较复杂，其对应的操作难度也是随之增加。

目前，港口的视频监控人员分工进行24小时监控港口作业人员，对操作人员进行实时监控，出现安全隐患操作的时候通过通讯设备及时给予提醒，在工人参与工作的过程中很多情况属于安全隐患，如下图所示：

图1 港口不同场景下工人违规操作示意图

根据图1可以看出港口不同场景下工人违规操作的情况，目前港口操作都是以大型吊装机械进行对货物或集装箱进行装卸，在装卸的过程中会需要人工进行干预，尤其是对于散杂货进行装卸的过程依然需要人工帮助完成。众所周知，大型货物的吊车吊钩在操作的过程中很难受到控制，比如在操作散杂货的过程中货物发生滑落等情况也是经常发生，对周围的装卸工人的安全风险增加不少，尤其是部分装卸工人的安全意识薄弱，导致港口每年因失误操作发生安全事故比比皆是。

基于计算机视觉在港口操作安全中的应用，是计算机视觉在工程应用的扩展领域，也是属于计算机视觉的典型应用。目前基于计算机视觉理论在多个领域已经取得了很好的成就，比如车牌的自动识别、汽车的自动识别、集装箱的自动识别、无人驾驶技术、视觉机器人等应用领域内使用比较广泛。但是，将计算机视觉相关方面的理论研究应用到港口安全操作的自动检测识别上面还有很大的挑战。

2 计算机视觉在港口作业安全应用

由于视频信息的多变性，在复杂场景下的运动目标的跟踪和检测比较困难。在不同的领域里面，解决不同的事情需要用不同的方法。通过分析视频序列，得出需要的图像序列，并以此为基础，分析其中每一帧中表示对应的目标区域；然后，根据这些相似的数据信息进行学习，建立一个检测目标物的模型；最后，对目标物跟踪，实现检测和识别目标物的各种行为。通过这些计算机视觉相关理论基础，开发设计出相关平台，应用于实际的社会生产，根据港口的实际操作情况进行跟踪模拟并分析，然后达到安全检测的目的。

具体方案如图2港口监控系统架构示意图：

图2 港口监控系统架构示意图

该系统搜集的视频数据可以使用计算机视觉理论进行分析。当今，计算机视觉领域和模式识别已经在理论上积累了大量的学术成果，很多已经转化为实际的应用，在理论研究当中主要以贝叶斯决策理论、线性分类器、非线性分类器为代表的判别决策理论作为使用比较广泛的模式识别算法。基于模式识别和计算机视觉的一些理论作为核心，为港口安全生产和作业人员操作的安全操作有巨大的现实意义，同时降低了国家和人民的财产损失，使港口作业操作的智能化信息化迈向一个新的台阶。

3 应用研究实施方案

本文主要研究内容是通过高分辨率的港口监控视频系统获取相应的作业操作视频，然后，基于作业操作视频数据对作业人员进行检测和分析，并发出安全警告信息，实施违规跟踪，保存数据及分类处理。

（1）获取实时的港口作业的监控视频数据。将港区内安装的大量视频监控设施整合形成实时的港口监控系统，并与本系统形成数据共享。

（2）标定安全区域。基于监控视频数据进行确定作业人员在特定环境下的安全现状，标定虚拟区域来检测区域内人员是否处于安全。安全区域完全可以由港口安全技术专业人员来确定，待危险区域确定完成之后，可以由计算机视觉技术进行区域标定。

（3）对危险区域的人员进行检测。根据人员与作业机器之间的位置，比对设定的安全区域，进行判定最终操作人员是否存在安全异常。

（4）发出安全警告信息。若存在安全异常，将会返回给中心工作人员，工作人员或者机器为其警告。

（5）违规跟踪。为了保证今后人员不再出现类似的问题，可以对其违规的人员进行跟踪，选择跟踪算法对于处于危险的工作人员进行实时跟踪，然后对跟踪之后的工作人员信息进行保存，保存数据以图片的形式，方便后期的工作人员和计算机进行分类处理。

（6）数据积累及分类处理。对保存到本地服务器端的数据开发相应软件进行分类处理。可以很好的实现人工智能在港口作业人员操作的应用，同时最终研究目的是实现港口信息智能化操作和降低人工干预程度，提高港口作业工作效率的同时来降低风险。

4 结束语

面对复杂环境的港口作业操作，人工和重机械结合工作使得人身和财产都会面临着巨大的威胁，在目前大部分安全保护措施当中，高清的智能视频监控将会是最佳的解决方案之一。在港口当中大量的监控设备覆盖每一个作业操作场景，就会形成庞大的监控系统，大多数都需要人工去控制和识别查看是否存在异常信息。费时费力且主观因素较多，一旦出现判断失误，容易产生损伤事故。

基于目前的高清监控视频系统和港口作业操作的背景与现状，结合当下人工智能下的计算机视觉的深入研究和发展，进行对视频当中港口作业人员的实时分析与处理，主要对不同环境下的港口作业人员进行识别，在特定危险区域内进行对作业人员的检测与跟踪，发出安全警告信息并记录，跟踪的同时基于计算机视觉技术将其数据保存在本地服务器，而后开发相应系统在分类处理。