露天矿山智能视频监控系统的应用

2021-06-23 10:08杨声声
世界有色金属 2021年21期
关键词:安全帽识别率监控

王 伟,杨声声

(江西铜业公司城门山铜矿,江西 九江 332100)

国内露天矿山的视频监控系统仍依赖于人工观看,该监控模式需要专职人员长时间观看监控屏幕,容易因疲劳而错失关键信息,并且存在时效性问题。因此,如何高效、准确地发现视屏监控中出现的问题,并及时警示,是国内智能化矿山发展的一个方向[1-3]。该矿山在智能视频监控这一板块勇于开创新模式,并取得了阶段性成果。

1 传统视屏监控系统存在的问题

(1)专职人员不足,监控工作强度大。采矿场共有26块监控画面,24小时全天监控,监管如此多的画面,不仅消耗人员大量的精力,而且很容易遗漏违章事件,效率不高。

(2)发现问题时无法及时做出警示。实际生产中我们通过监控发现违章行为后,只能驾车前往现场给予警告,但是由于作业面积较大,在人员达到违规地点时,违规人员已经离开,未达到安全教育的目的。

(3)传统监控系统智能化程度低。该矿山无人驾驶、远程操控、5G通讯,智能化技术如雨后春笋般发展,但是智能视频监控技术仍原地踏步。

2 智能视频监控系统应用及存在问题

智能视频监控系统是通过对矿车、皮带等关键生产节点和采矿场、危险品存储区、卡口位置等区域摄像头视频的获取,采用智能识别技术,对生产和管理的关键环节出现的异常情况进行事件报警,并以闭环的流程处理方式确保事件的响应和追踪,进而提高现有视频监控系统的整体性和视频处理的协调能力,将生产流程和安全管理全流程纳入视觉信息获取范围,达到提升生产效率、提高管控能力和减少人力劳动的目标。

图1 智能视频监控流程图

经过一段时间的实际应用,智能监控系统可以稳定地运行,但是仍存在视频后处理识别率不高、容易误报和警示效果不明显等问题,视频后处理识别率不高是亟待解决的重点问题,其关系到整个智能视频监控系统的正常应用。因此,本文重点研究该问题。

3 视频后处理识别率不够的原因分析及解决方案

3.1 关键影响因素分析

针对视频监控识别率不高的问题,借鉴质量管理中的要因确认法,从表1中五个方面找到关键因素。

表1 影响视频监控识别率的原因及调查情况

经过分析,最终本文确定摄像头功能单一,无法将现场状况和管理人员形成串联互动为主要原因。

3.2 制定解决对策

针对关键因素,该项目组经过思考,决定通过以下三个步骤解决此问题:

(1)解决“想”的问题,让摄像头像人类一样,学会分析图像。通过人工神经网络和深度学习,实现计算机对图像的智能识别,即先经过一些特征识别,来判定目标是否为人类,如果判定为人类,追踪他的头部区域,识别有无安全帽形状排列的像素,并且像素的颜色必须是红色或者黄色,如果未识别到安全帽形状排列的像素,则判定未佩戴安全帽。

图2 图像智能识别实景图

图3 特定区域追踪图

在判定为未佩戴安全帽之后,服务器截图和录像该时段的视频,并推送到各部门,工作人员的电脑右下角弹出消息,点击后,在弹出的界面可以查看回放,进而处理事件。

图4 服务器自动录制截图和视频

图5 事件档案构建图

(2)解决“说”的问题。无线麦克风传输距离短,架设有线话筒的成本太高。本文选择基于4G专网的无线广播技术解决“说”的问题,先用配置软件,设定设备的固定IP,达到在网络上准确无误地将信息送至目标设备。同时,本文用话筒采集声音的模拟信号,在服务器上将模拟信号转为数字信号,再经由基站通过无线信号将数据发送至各CPE,最终根据现场需求采用设备。像卸矿口、车间等小范围场所,直接使用比较轻巧的网络音柱。如果是排土场这种空旷场所则采用喇叭搭配功放机这种模式。

图6 专网下的无线广播传输流程

(3)珠联璧合,解放人工。下图是广播系统的任务管理界面,广播系统是以采用任务插播的形式播放的声音。比如播放内容里我们选择你好这个MP3文件,播放设备选择30排土场喇叭,执行任务后,30排土场的喇叭发出你好的声音。基于此,本文将上述短消息作为触发信号,并且在这个信号上附加数据,比如我们要播放的音频文件或者播放设备,最后把这些封装成一个插播任务,进而使本文的广播系统实现识别功能。根据以上思路,最终实现自动播报的需求。

3.3 对策实施效果

系统上线运行一段时候后,本文调取9月第四周的录像,先通过人工查看的方式,查找到10起未佩戴安全帽事件,再查看系统的推送记录,发现9条记录,发现率为90%,语音警示自动播报9次,且系统识别出其中8起为外来人员,目标达成。

4 实现目标

(1)满足了矿区内特定区域外来人员识别的智能分析需要,检测监控视频中出现的人员,如发现外部人员则立刻告警。

(2)满足了矿区内本次工程人员安全帽佩戴的智能分析需要,标记监控视频中矿区工作人员未佩戴安全帽的行为。

(3)部署了目标捕获球机,用于对异常人员捕获并放大,确保获得被捕获目标的清晰放大图像,从而确定人员身份。

(4)满足了矿车驾驶员行为智能分析需要,发现驾驶员出现抽烟、打电话和注意力不集中等行为则发出警示。

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