基于大数据的采矿人员安全感知信息实时采集系统设计

李春贺，陶 帅

（中国矿业大学（北京），北京 100083）

0 引 言

我国的矿业一直处于世界矿产业的领先地位，在国民经济发展中占据了重要地位[1]。大量矿产资源被开发利用，提高了我国经济，但是也加大了事故灾害的发生概率。如何加强矿业安全一直是人们重点研究的课题。我国地形结构复杂，采矿环境恶劣，相比较于其他行业，矿业更容易发生安全事故[2]。就我国目前发展状况来看，矿山产业安全状况并不乐观，对人民群众的生命造成了巨大伤害，同时带来了严重的经济损失。采矿人员是矿山产业发展的核心，因此必须要重视采矿人员安全，加强采矿人员的保护措施[3]。

科技发展的进步使得信息技术已经不断深入到人们的生活中，并且在各行各业发挥着重要作用，将现代科学技术引入到采矿人员安全保障工作中，可以使我国的矿产安全工作上升一个层次[4]。

综上所述，本文针对采矿人员安全改进设计了一种感知信息实时采集系统，并且加入了大数据挖掘技术。本文首先从整体描述，设计了系统的硬件总体结构，然后针对性地设计出主要硬件，从系统开发的实现角度和需求角度设计了软件流程。该系统能够很好地感知采矿人员信息，并及时将信息上传给中心系统，由中心系统综合性分析，判断采矿人员是否存在安全隐患，如果确定存在安全隐患要及时采取解决措施，避免安全事故的发生[5]。

1 采矿人员安全感知信息实时采集系统硬件设计

本文利用大数据挖掘技术设计了核心模块，在此基础上加入采集器、存储器、处理器，能够从多方位对采集人员的安全信息（包括采集人员所处的环境、使用设备、自身身体状态）进行采集、处理和存储。利用特征提取技术找出特征信号，从而实现一套完整的安全感知信息实时采集系统[6]。

为了使采集系统开发更加简单，本文将采集系统硬件进行模型化设计，这种设计方式也更加适用于与软件分工合作。系统模型化后设计的硬件总结构如图1所示。

图1 采矿人员安全感知信息实时采集系统硬件结构图Fig.1 Hardware structure of real-time perception information acquisition system for mining personnel safety

观察图1 可知，本文设计的系统总结构具有很强的前瞻性，而且是本文的基础性研究。该系统硬件能够不间断地获取信息，并对信息进行精准分析，增强信息的认识度。由于系统具有很强的灵活性，因此可以随时随地修改。采用序分层法将系统的硬件结构分开，通过模块接口的设计思想将每一层连接起来[7]。硬件分为三个层次：传感层、服务层、应用层。传感层包括多个传感器，详细地记录采矿人员所处环境的光照、位置等信息；服务层则是根据捕捉的信息推理采矿工作人员的安全状态；应用层包括输入模块和输出模块，使用人机交互界面和触摸屏显示应用结果。下面对采集器、处理器和存储器进行针对性设计[8]。

1.1 采集器设计

采集模块由FLASH 模块与T57B7A 模块构成，内部含有通信装置，利用该装置提供标准的双端口，分别为RS 283与RS 487，用于实现多个采集器之间的连接。

本文设计的采集器是由MAX980与MAX498 两种芯片组成的，采集器结构如图2 所示。信号采集工作主要由ADU447 完成，因ADU447 芯片性能极高，只需要设定一个输入口就可以将信号直接输入其中，但是需要滤波器过滤掉干扰信号才可以将信号输入ADU447 芯片内。芯片内的第4 个信号端口U2，也可作为RAM的接口使用，但RAM 接口只能接收高9 位的地址，当U2 端口不与RAM 相连接时，则与开关相连接[9]。

图2 采集器结构Fig.2 Collector structure

ADU447 还需要具备DTC 输出口，其目的是为了增强整个系统的驱动性能，所以采集器选用了第12 个端口为DTC 使用。为了实现交换采集器与其他计算机或设备之间的信息，使控制更加方便，在采集器外部设计两个标准通信端口。

采集器的系统可在KEciisnn3 等环境实现，采集器还支持多种芯片、编译、PML、X 语言的设计，在各方面具有强大优势，使用也极为简单，能满足所有开发环境。在通信过程中，双方的接收与发送的频率都有一定的约定，ADU447 可编程4 种方式进行工作，这4 种方式用数字代替结果是不同的，方式1/3的波率被设定成固定数字，由于方式2/4的波率难以确定，所以具体取值由定时器操作。由于每种方式都有自己固定的波率，所以每个方式的结构与计算都不相同。

设定的采集器电路图如图3 所示，其中VD 表示单向二极管。

1.2 处理器设计

本文采用ARM23MPCPR 芯片作为处理器核心，该芯片是基于传统的ARM12的基础而生产的全新一代V6 体系处理器芯片，应用不同，所需要的需求也不一样。本处理器最多可提供6 个组合方式，其性能能达到传统处理器的三倍以上[10]。处理器结构如图4 所示。

图3 采集器电路图Fig.3 Circuit diagram of collector

图4 处理器结构Fig.4 Processor structure

由图4 可知，给出的处理器是比较标准的多核处理器，该处理器由传统的ARM12的4 个独立核心构成，能使频率在工作状态不发生改变的情况下提高性能，除了这个优点外，本处理器的其他各项应用指标都非常出色，适合现在市场上绝大部分电子系统需求，在正常运作的同时，仍有余力提供多个多媒体功能[11]。在各种应用环境下，本处理器可以表现出高性能和绝对优势，ARM23MPCPR 芯片可提供多路结构，并支持混合系统，该设计大幅度地提高了处理器的灵活性、适应能力、吞吐量及运算能力，满足各种需求[12]。

在应用方面，绝大部分的厂家采用传统DSP与译码电路来实现编译码，过程中主要使用单核处理器完成操作，这种方式虽然能高效译码，但存在较大能耗问题。本处理器的架构是单核架构，与单核处理器结构相似，但在各种性能使用方面远优于单核处理器，包括能耗与资源存储量等。本处理器加入了Corntp-65 处理器的优点，使用最新的ARM 架构及V8 体系，并整合4 个72 位的存储单元与处理单元。具有非常流畅的加速性能，灵活性极强[13]。

处理器电路图如图5 所示。

1.3 存储器设计

本文采用静态随机存储器，外部的阵列周围都是译码器与外部信号接口，大部分阵列都采用正方形的形式。这样有利于减少芯片的使用面积，加入SRAK序列，确保每个储存单元都能被选中，如果排列成三角形，则需要18/6 位译码器，如果排列成正方形则需要6/84 位译码器，两种译码器必须要排列在存储单元内侧两边。

图5 处理器电路图Fig.5 Circuit diagram of processor

存储器内部结构如图6 所示。

图6 存储器内部结构Fig.6 Memory internal structure

本文使用正方形72 行72 列的方式，其产生的交叉点为YDSS，并对应每个存储位。本排列方式主要优势在于对芯片使用面积大幅度减少，传统的三角形排列方式除了面积大的缺点外，还会使部分的存储单元输入输出线端极长，对于大存储器来说，更是会导致读写方面速度降低，并产生延迟，由于电源线截面越大，电流就会越来越小，所以在设计中都需避免类似情况。

存储器还采用了高倍数据速率技术。传统的普通存储器的读/写只能用一条通道，存储速度相对缓慢许多。8 倍数据速率技术在其基础上进行了改造，将采集到的上升沿数据进行变换，下降沿和其他数据均不做改变。这样就可以将传输数据扩大数倍，在保留传统存储器的特征基础上对各条总线也进行了提升，在传统单条数据通道内构建一个或多条数据通道并同时进行数据读写，大大提升了数据的速率，绝大部分双倍或多倍数据速度都采用上述方法。这样计算下来，双条通道就是原来速率的两倍。以此类推，双倍、三倍、四倍的工作频率分别为300 MHz/500 MHz/700 MHz，在实现各种网络的通信高速传输方面取得了重大突破。

存储器电路图如图7 所示。

图7 存储器电路图Fig.7 Circuit diagram of memory

2 采矿人员安全感知信息实时采集系统软件设计

在构建出本文使用的硬件系统之后，对软件环境进行设置，软件处理器的基本操作系统为Linux 系统，利用u-boot 配置，软件系统能够对采矿人员的环境信息进行实时感知，在交互界面中显示出采集到的信号特征。

设定的软件流程图如图8 所示。

图8 采矿人员安全感知信息实时采集系统软件流程图Fig.8 Software flowchart of real-time perception information acquisition system of mining personnel safety

观察图8 可知，本文设计的系统软件流程共分为三步。

第一步：采矿人员数据信息采集。利用多种传感器对采矿人员的信息进行采集，包括声音信息、光强信息和位置信息，在人机交互界面中将检索到的信息互相交互，达到辅助处理的目的。采集过程要设定对应的判决规则，以周期性的方式采集声音信息、光照信息和位置信息，利用多路传感器分析采集的信息是否满足获取条件，如果满足获取条件，则要启动获取服务，如果不满足获取条件，则不能进行信息采集。光强信息采集的周期为5 s，采集器内部拥有自己的缓冲区，采集帧频多样，并能对数据进行处理和存储。采集的声音包括用户声音和外界环境声音，通过缓冲区和通知机制得到音频数据。

第二步：采集信息处理。对采集到的采矿人员安全感知信息进行处理。利用GSM 处理使用者的经纬度位置，再将采集到的采矿人员位置通过电子地图展现出来。需要注意的是，感知信息位置经纬度与语义符号要呈现对应关系。采矿人员采集光强信息的效果对于系统运行效果有着直接的影响，当采矿人员处于不同位置，光强也是不同的，因此可以通过感知采矿人员的光强而判断采矿人员是否安全。处理时设定两个光强阈值分别为50 lx和1 000 lx，当工作人员所处环境光强小于50 lx 或者大于1 000 lx，都是处于不安全位置的；当工作人员所处环境在50～1 000 lx 之间，则证明处在安全位置。

第三步：信息结果存储。在得到采集信息后，要将采集信息存储到存储器，再选择有用信息进行展示。存储系统与报警系统要保持紧密连接，一旦感知到采矿人员存在安全隐患，要立刻发出警报声，提醒工作人员采取有效的解决措施。

3 验证实验

3.1 实验目的

为了检测本文基于大数据的采矿人员安全感知信息采集系统的实际效果，与传统采集系统进行对比，分析实验结果。

3.2 实验参数设置

设置实验参数如表1 所示。

表1 实验参数表Table 1 Experimental parameters

3.3 实验结果与分析

根据上述参数进行实验，选用本文研究的采集系统和传统采集系统，对同一批采矿人员安全信息进行采集，记录采集结果延时和事故发生率，并分析实验结果。

得到的实验结果如图9 所示。观察图9 可知，采集时间越长，延时时间就越长，但是传统系统产生的延时时间要远远大于本文系统。由于传统系统硬件与软件连接不够紧密，硬件采集到的信息软件不能及时处理，所以导致延时时间过长，即使检测到安全隐患，也不能及时上传，安全事故发生的概率依旧很高。本文系统的硬件和软件完美结合，一旦检测到安全隐患，系统会立刻发出警报声，大大降低了事故发生率。综上所述，本文研究的采集系统感知能力更强，对于采矿工程有很大的帮助。

图9 延时时间对比图Fig.9 Comparison of delay time

4 结 语

本文基于大数据研究了一种新的采矿人员安全感知信息采集系统，从硬件和软件进行设计，利用该系统能够很好地感知到采集人员的地理环境光强，识别采集人员所处位置，并对采集到的音频进行分类。加入本文设计系统的采矿工程，能够为采矿人员生命安全提供很好的保障，让采矿工作人员更加顺利的进行工作。本研究对于保障采矿人员安全具有重要意义，值得推广使用。