基于智能視頻識別技術的煤礦井下空頂作業告警應用研究

張廣山，楊富強，彭 偉，付文俊

（1.昊華能源紅慶梁煤礦，鄂爾多斯 010321；2.天地科技建井研究院，北京 100013）

1 空頂作業檢測算法的原理與實現

通過“背景自我學習算法”對支護區域圖像進行自我學習，從而找到空頂區域的危險邊界，并自動動態標記此時的危險邊界，結合人體特征識別算法，檢測出人員經過，最終實現空頂作業危險識別檢測。

其中對空頂邊界的識別主要通過對錨桿和保護網的圖像識別，從而得出空頂作業的距離范圍，由于錨桿之間的距離和保護網的網格寬度是固定的，所以可以通過錨桿和保護網網格在前進方向上數量的變化得出已支護范圍的距離，而距離之外則被定義為空頂區域，并結合煤礦使用的精確人員定位系統和人體視頻識別系統，可得出是否有工作人員已進入到空頂區域，從而進行報警。

1.1 錨桿和網格數量的計算

首先利用色彩和梯度信息建立自適應的背景模型，并且利用背景減除方法提取運動區域，有效地消除了影子的影響；然后，跟蹤過程在區域、邊界、物體三個抽象級別上執行，區域可以合并和分離，而物體（錨桿和網格）是由許多部分區域在滿足幾何約束的條件下組成的，同時邊界又是由單個的物體組成的，因此利用區域跟蹤器并結合物體的表面灰度模型，在遮擋情況下也能夠較好地完成多個對象的跟蹤。采用自組織理論和Minkowsld不規則維度理論從圖像紋理特征預測錨桿和網格密度，結合Harr小波變換（HWT）和支持向量機（SVM）進行行物體輪廓檢測，從而達到錨桿和網格數量統計的目的。使用一種基于形狀描述的快速弧形結構提取方法實現錨桿和網格檢測。通過多尺度分析方法，根據灰度和空間上的相似性將目標分割為多個區域，每個區域由一個團塊表示，團塊包含了該區域所有像素的灰度均值、形狀和位置，根據團塊特征構造目標的外觀模型，定義團塊的匹配準則，通過團塊匹配進行目標跟蹤。[2]

從控制的觀點來看，空頂（錨桿數量和網格數量）跟蹤問題所面臨的主要難點可以歸結為對視覺跟蹤算法在三個方面的要求，即對算法的魯棒性、準確性和快速性。[3]

綜合以上論述，在得到錨桿數量和網格數量后，基本可以確定攝像到前方空頂區域邊界的距離，從而可得出空頂作業預警的邊界范圍。

1.2 人體智能視頻識別

人體運動目標檢測是在輸入圖像中確定運動人體的過程，是整個人體運動分析系統的第一部分，運動目標檢測的目的是將運動人體部分從圖像中提取出來，能否正確地分離運動人體是整個系統成敗的關鍵。運動目標檢測由運動物體分割和運動物體分類兩部分組成。

運動物體的分割就是把圖像中的運動部分，比如掘進機、行人等分離出來，因為只有運動的部分才是能夠跟蹤的部分。運動部分的分割常常受到光線變化、影子和遮擋等因素的影響。因此選用一種穩定可靠的分割方法是很重要的。常用的分割方法有以下兩種。

（1）背景減法

在運動檢測中，背景減法（Background Subtraction）是一種常用的技術，尤其是對于靜態場景。它首先建立背景模型作為參考圖像，通過將含有運動物體的圖像與事先通過背景模型得到的背景圖像相減得到運動部分。這種方案簡單易行，但是極易受到光照等外部環境變化的影響，必須配合其他方法進行修正。

（2）統計方法

統計學方法是基于像素的統計特性從背景中提取運動信息。它首先計算背景像素的統計信息（顏色、灰度、邊界等），使用個體的像素或一組像素的特征來建立一個較為高級的背景模型，而且背景的統計值可以動態地更新。通過對比當前背景模型的統計值，圖像中每一個像素被分成前景或是背景，為每一個像素建立一個混合高斯模型，并且用在線估計對它進行更新，并且運用自適應混合模型的高斯分布來評估并決定該像素是前景還是背景，可以有效的處理光線變化和背景混亂，設計出了一整套可靠、實時性強的井下跟蹤系統。通過計算每個像素點所具有的3個值：最小強度、最大強度和在訓練期觀測到的連續幀之間的最大強度差分值來描述每一個像素，背景模型參數可以周期性地更新。

經過中值濾波和數學形態學處理后得到的前景圖像主要包含對應于運動者的活動區域和大面積的非人體活動區域，接下來從處理后的前景圖像中找出運動者的準確位置。采用的投影寬高比分析，不同物體橫向和縱向投影的寬高比是不同的（人體寬高比大約在0.24到0.36之間），所以就可以通過檢測運動區域的投影來區別人體和非人體。所謂運動區域的投影就是將運動區域所對應的二值化圖像投影到水平軸或垂直軸上，通過觀察其中各個位置上的投影值的數量變化來分析運動區域的特征。當運動區域包含多個運動者時，可以進一步將前景區域分割成對應不同運動者的小區域。

綜上所述，通過人體智能識別算法可以得出人體大致的活動范圍。

2 井下空頂作業報警系統的實現

井下空頂作業預警系統由無線攝像機、機身固定支架、熱點分站及天線和電源箱組成。無線攝像機負責將工作的情況回傳，由調度人員監控，在系統中占最重要的地位。其余系統各部分都是對攝像機工作的保障。機身固定支架主要是將攝像機懸掛在預先定好的位置，熱點分站及天線則是將網絡信號覆蓋至工作面，確保網絡信號的穩定。電源箱則負責對于分站的供電。通過以上各部分組成系統，井上人員可以實時看到工作面情況，配合智能視頻監控系統，實現對于井下空頂作業的預警。

3 紅慶梁煤礦井下空頂作業報警系統的建設與應用

通過在紅慶梁煤礦的301和302兩個工作面安裝無線攝像機組成視頻監控系統得以實現。在膠運巷的破碎機上安裝并固定無線攝像機的熱點分站，通過分站相連接的棒狀天線，使無線信號強度增加，在前方的工作面也可以接收到無線信號。距工作面前端16到17m處，在巷道的右側壁約2.5-3m高處固定無線攝像機支架。支架由不銹鋼焊接而成，上方設計有兩個掛鉤，便于固定在巷道側壁的鐵絲網上，將攝像機放入支架內，打開機身開關，便可連接預先設置好的WIFI網絡，將畫面信息上傳至井上調度中心。調度中心電腦安裝智能視頻監控軟件，當發生空頂作業，井上人員可通過智能視頻識別系統得到報警信息，如果連采工作面確實出現空頂作業行為，可以及時作出相應處理。

紅慶梁煤礦煤礦井下智能視頻系統包括：空頂作業告警、超循環作業預警、皮帶堆煤告警及危險區域告警等多種自動視頻識別功能。系統投入使用以來，有效的監控了井下工作的不安全行為，基本杜絕了掘進工作面的超循環作業和空頂作業安全隱患，實現了預期的效果。