智能化視頻識別技術在智慧煤礦安全管理中的應用

菅虹燕

（山西省晉神能源有限公司，山西 沂州 036500）

0 引 言

目前我國多數礦井采用的監控系統功能單一，設計也較為簡單，通常只具有視頻記錄功能，可以滿足日常監測和數據存儲，但在實時智能化預警分析方面還存在一定的差距。監控人員可以調取監測監控記錄并進行分析，但通常是事后分析，不能起到超前或者實時預警分析作用，從而使監測監控效果大打折扣。隨著信息技術的發展，互聯網+、大數據、智能化、圖像自動識別技術等的大量應用，智能識別技術越來越受到關注，其潛在的應用使煤礦安全管理產生了巨大的變革[1-3]。

現階段，在煤礦應用的智能化識別技術已經有了一系列的發展。魏晶[4]分析了定位系統在煤礦安全管理方面存在的不足，設計了智能視頻識別系統對人員和車輛進行管理，提高了效率并解決了例如只錄虹膜而不下井等安全管理方面的問題，同時也實現了危險區域智能預警。劉東升[5]設計了煤巖智能視頻識別系統，采用該系統可以有效識別工作面煤巖情況，使采煤機針對不同的情況進行調整，提高采煤效率、降低損耗，并減少事故的發生。劉浩等對井下作業員工的不安全行文開展了智能視頻識別，通過對員工行為的監控、分析，能夠提前或者實時對員工不安全行為進行預警，從而避免事故的發生。另外，也有很多研究人員對安全風險分級管控和隱患排查治理開展智能化研究，通過全面的智能化研究開展雙預控工作，開創了安全管理的新方法。

煤礦的智能化是下一步的發展趨勢[6]，2020年2月，由國家相關部委下發了《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》，給煤礦智能化提供了綱領性的文件，也對下一步的發展方向提供了指導。此次通過對井下煤礦安全管理情況進行分析，將智能化識別系統與視頻監測監控系統相融合，同時考慮雙預控安全管理系統，設計了本安型信息預警管理系統，可以對井下設備運行狀態、重點崗位實時狀態以及井下人員身份自動識別功能等進行管理。

1 安全管理概況及智能化設計目標

此次開展應用研究的煤礦已經建立雙預控管理體系、安全生產標準化管理體系以及隱患排查治理體系，但3套系統互不統屬，造成了數據重復、不能相互利用，運行工作繁雜和管理效率低下等問題。對礦井實際安全管理工作進行總結分析，需將以上3套系統進行融合升級，從而達到安全生產數據統一采集、合并存儲、集中分析、分級管控的目的，通過統一管理，實現了安全風險管控、安全生產標準化體系建設、隱患排查治理、隱患智能識別、動態考核等功能，將安全生產數據相互融合，利用數據互相印證，提高了準確性和系統運行效率。

本安型信息管控系統以安全管理信息為對象，以工業4.0、大數據、物聯網、智能系統、云計算等先進的信息技術為手段，以先進的系統架構和計算方法為媒介，有效推動智慧礦山相關工作的開展，提高礦井效益、確保風險可控、實現集約管理，建設高效、智能、環保煤礦企業。

2 系統架構設計方案

2.1 系統架構

本安型信息管控系統所處理的源數據主要來自井下現場視頻、排查隱患、環境監控以及礦壓監測等相關數據，包括結構化數據以及非結構化數據，結構化數據和非結構化數據的存儲分別利用Mysql開源數據庫和Hbase數據庫。

建構風險分析模型對安全風險進行預測，可得到相應的風險分布表。在統一的結構體系上，按照統一的標準規范和維運基礎，系統架構可分為6層，如圖1所示。

圖1 本安信息管控系統架構Fig.1 Intrinsically safe information control system architecture

（1）接入層。本層負責數據接入，主要包括工業監控和安防視頻等數據的接入，將系統構建所需要的所有監控數據上傳，為系統提供各模塊相應的數據。

（2）網絡層。提供視頻數據傳輸的必要通道，以互聯網和專網為主。系統利用以太網接口等通道直接接入環網。為了確保數據安全并保密，可以利用防火墻或者安全邊界等確保數據安全。

（3）數據層。利用大數據分析對非結構化的監控數據開展解譯工作，并實時分析接入的結構化數據，對于分析解譯的數據開展辨識和預警，同時向相關業務部門提供高價值的數據成果。

（4）應用層。通過數據層的解譯，完成實時監控和預警，開展相關信息的查詢、制表、打印以及其他后臺功能。

（5）表現層。根據需求的不同，可提供大屏展示、微客戶端展示等不同的表現形式。

（6）用戶層。為不同等級的應用單位以及相關部門提供有針對性的應用功能。

2.2 系統結構

本安型信息管控系統的主要結構包括攝像頭、路由器、視頻矩陣、監控大屏和服務器等，如圖2所示。攝像頭作為最重要的輸入設備，盡量采用已經安裝的攝像頭，減少后期改造工程量和投入；在光線不能滿足需要的地方盡量采用紅外線攝像頭；如果監控地點粉塵較大，可采用具有自潔功能的納米攝像頭，提高視頻數據的質量。

圖2 本安信息管控系統結構示意Fig.2 Structure of intrinsically safe Information Control System

3 系統功能設計

3.1 生產設備運行狀態智能化監測

礦井重要生產設備均采用了視頻監控，對其運行狀態進行智能識別，可以及時發現運行情況、異常情況及存在的隱患，例如皮帶運輸機嚴重跑偏、主井架空行人裝置未按照指令運行、管道裂紋漏水漏氣、皮帶運輸機空載等，通過及時查清狀態并預警，確保設備的正常運轉。利用對運動中的物體進行辨識來判斷皮帶運輸機正常運轉、空載及停運3種不同的狀態。當辨識結果顯示設備從正常運轉變為空載或者停運狀態時，系統會自動錄像、截圖并預警。

3.2 重點門崗狀態智能識別

煤礦井下的重要場所和工業廣場重要位置安設攝像頭，利用智能識別系統可以通過監測大門的局部特征來確定開、閉狀態。其中井下炸藥庫、安全硐室、中央變電所（水泵房）等重要硐室，在正常情況下大門閉合，為了加強管控，當智能識別系統反饋大門打開，系統自動截圖并發送預警信息，提醒工作人員進行管控，以防非法進入或長時間處于不正常狀態。礦井主要變電所、絞車房、壓風機房等地表重要場所大門通常也是關閉狀態，當大門打開后，系統進行智能識別并進行預警。

大門狀態智能識別步驟：系統程序定位在大門視頻畫面上，大門在正常閉合時，標定出門縫位置；當大門打開時，程序自動與未打開時進行實時對比，并下達預設指令。

3.3 入井人員份身智能識別

對入井人員提前采集面部信息，以用于人臉對比，為了提高識別準確率，分別采集人員是否帶口罩和安全帽等4種情況，然后入數據庫。入井人員身份識別步驟如圖3所示。在井下中央變電所、炸藥庫等重要硐室以及礦領導交接班和無人值守機電硐室等地點安裝攝像頭，進行動態識別，采用卷積神經網絡、支持向量機模型方，法確認入井人員身份，從而實現身份核準和動態考勤等。

圖3 入井人員身份智能識別結構Fig.3 Intelligent identification structure of entry personnel

3.4 礦井安全風險分析預警功能

煤礦安全風險分析預警流程如圖4所示。生產一線操縱重型裝備，空間有限且生產任務重，因此現場風險管控非常重要。本系統對隱患排查數據、監測監控數據、生產數據等進行有機融合，并利用模型對現場進行風險等級評估，同時結合生產人員崗位職責開展分級預警。礦井通過隱患整改復查，實現安全可控；對于重大隱患則需要上報上級公司，進行掛牌督辦，消除重大隱患。

圖4 礦井安全風險分析預警流程Fig.4 Early warning process of mine safety risk analysis

4 系統的應用

該礦井在開發本安型信息管控系統時就已經排查并建立危險源數據庫，實現了礦井安全風險等級動態調整，梳理了礦井從業人員不安全行為1 800余條，分析了專業危險源6 000余項；以風險庫為媒介，實現了礦井風險等級評價、危險源辨識、整改措施執行、危險源升（降）級、登記與注銷等的流程化管控。智能視頻系統包括98個高清視頻接入點，井上51個、井下47個。系統實現了問題隱患整改的全流程可視化，智能視頻識別具有實時監測預警功能，并能夠根據風險等級給出合理的整改措施，從而提高礦井安全管理的時效性和全面性，同時對標準化和流程化進行了規范。

5 結 語

將高清視頻智能識別系統與煤礦已經構建完成的雙預控系統和視頻監測監控系統相融合，設計本安型安全信息管控系統，能夠完成生產設備運行狀態智能化監測、重點門崗狀態智能識別、入井人員身份智能識別、礦井安全風險分析預警等功能，系統實現了問題隱患整改的全流程可視化和數字化。智能視頻識別具有實時監測預警功能，并能夠根據風險等級給出合理的整改措施，從而提高礦井安全管理的時效性和全面性，同時對標準化和流程化進行了規范。本系統對多維度和多層次的風險信息進行深入挖掘和對比、分析、整理，能夠更加全面和高效的實現煤礦安全智能化管理。