煤礦人證系統的研究與應用

劉素華 郭坤閃

(河南中平自動化股份有限公司，河南省平頂山市，467000)

1 入井人員考勤存在的問題

平煤股份下屬各單位目前入井人員考勤主要依據考勤系統從人員定位系統中讀取出入井信息，進行統計分析后最終形成考勤報表。人員定位系統將人員定位卡與職工攜帶的礦燈進行綁定來定位井下人員，由于人員定位卡和礦燈可以分離，礦燈和人也可以分離，并且沒有視頻及其他輔助復核系統做相關佐證[1]，因此，實際考勤中存在以下問題。

(1)存在一人多卡出入礦井問題。由于人員定位系統是通過射頻讀卡的方式讀取出入礦井人員信息，無法判斷具體攜帶人員，存在部分人員一人多卡、人卡不一等考勤作弊現象，導致系統獲取的信息失真[2]。

(2)部分員工不攜帶定位卡出井。部分生產輔助單位入井作業任務不重，主要以檢查和輔助作業為主，為了完成考勤指標的同時又不愿意長時間待在井下，因此出現不攜帶人員定位卡提前出井現象，人員定位卡留在井下繼續“作業”，系統無法準確識別和判斷此類情況。

隨著國家“機械化換人，自動化減人，智能化少人”工作的逐步深入開展，各安全生產子系統信息逐步實現共享，信息的“穿透性”得到加強，然而人員出入井信息的不準確性卻得到了急速放大，如導致井下部分區域或整個生產班次人員超限，而實際下井人員不足，導致一系列連鎖問題，嚴重影響領導的決策指揮，帶來嚴重的安全生產隱患。因此，精準識別人員出入井問題亟需解決。

2 煤礦人證系統主要建設內容

針對以上問題，研究端到端的生物識別系統，通過生物識別手段，實現對海量人員、復雜場景下的精準、高效的人員識別，實現對生產現場的“人證合一”管控，幫助管理人員實時掌握真實出入井人員信息。

(1)建設前端人臉抓拍比對系統，實現對出入口大量人員以及復雜條件下的人員快速識別，同時不影響職工正常通行。

(2)建設生物識別系統，實現對煤礦特殊工種出井人員的識別，如工作面采煤工，由于出井時面部較黑，通過攝像頭進行人臉識別時識別率較低，需要采用虹膜識別等其他的生物識別方法。

(3)通過標準OPC接口，實時讀取原有人員定位數據，并存入管理服務器。

(4)建設數據監控中心，搭建數據采集和管理服務平臺，配合前端設備及人員定位系統實現對人員的存儲、分析(比對)、管理以及檢索服務。數據監控中心整個系統的核心。

(5)建設信息實時顯示和提醒系統，對識別結果進行實時顯示。

3 煤礦人證系統實現功能

通過對煤礦企業出入井人員管理的調研，認為，設計的煤礦人證系統應主要具備以下功能。

(1)具備防考勤作弊功能。對進出礦井的人員實行人、卡合一驗證，通過生物識別(人臉、虹膜)等方式識別出入礦井的人，通過生物識別和人員定位系統進行結合，判斷是否存在“一人多卡”或無卡出入現象；當識別到人員信息與人員定位系統信息不一致時，能夠在電腦軟件上進行實時報警，提醒管理人員，同時能夠判斷具體違章人員信息，并在系統平臺上實時顯示。

(2)具備精確考勤功能。在管理平臺上實時統計出入井人員信息(數量)， 能通過人、卡合一驗證的出入井人員才計入考勤，杜絕了一人入井后多人有考勤記錄的“一人多卡”問題，實現了精確考勤。

4 煤礦人證系統設計

4.1 系統架構

煤礦人證系統主要包含生物識別系統(人臉抓拍、虹膜識別、人臉識別服務器、生物識別管理服務器)、信息顯示系統、人員定位系統、監控中心存儲設備及綜合管理服務器等，各部分通過工業以太網連接，實現數據高效快速傳輸。整個系統的最基本、最重要的環節是生物識別系統的選型設計。煤礦人證系統整體架構如圖1所示。

4.2 主要軟硬件構成

(1)人臉識別系統。人臉識別系統主要由人臉抓拍機、人臉識別服務器等設備以及識別軟件組成。

(2)信息顯示系統。信息顯示系統主要由LED人員信息顯示屏以及信息發布軟件組成，該系統能夠將識別出的人臉及人員信息在LED屏上顯示。

(3)生物識別管理服務器。該服務器實現人臉識別、人員進出信息的統一記錄，并能夠進行抓拍圖片的檢索和人員信息的檢索。

(4)人臉識別服務器。該服務器能夠實現多路人臉抓拍攝像機的統一接入，可以實現大量人臉名單數據庫的統一管理，同時實時和人臉的數據庫進行比對，可提供根據時間、地點進行抓拍人臉圖片的查詢和檢索功能[3]。

(5)綜合管理服務器。該服務器實施與人員定位系統的數據讀取，實現“人證合一”的驗證、人證系統的統一管理、人證信息的記錄以及統計等功能。

(6)人臉抓拍機。人臉抓拍機主要部署在人員進出口位置，嚴格按照指定位置進行安裝。人臉抓拍機內置智能分析算法，實現對進出人員的人臉進行自動捕獲、跟蹤、抓拍、智能識別的功能，支持抓拍人臉與名單庫人臉的實時比對。同時具備人臉區域自動曝光功能，以適應各個抓拍識別位置逆光環境下也能捕捉到較為清晰的人臉。

圖1 煤礦人證系統整體架構

5 煤礦人證系統的關鍵技術

5.1 常見的生物識別方式

目前，常見的生物識別方式有指紋識別、掌紋識別、靜脈識別、虹膜識別、聲紋識別、人臉識別等。各種識別方式優劣勢分析如下。

(1)指紋識別。指紋識別通過分析指紋可測量的特征點，從中抽取特征值，然后進行認證；但是該識別方法對手指的濕度、清潔度等較為敏感，臟、油、水都會造成識別不了或影響識別結果；對于脫皮、有傷痕等低質量指紋也存在識別困難和識別率低等問題。下井人員手上老繭較多時，注冊和識別困難也較大，同時存在出井后手指上會有較多的煤灰、油等，這對指紋識別的影響較大。

(2)掌紋識別。掌紋識別是指手指末端到手腕部分的手掌圖像掌紋的形態由遺傳基因控制，即使由于某種原因表皮剝落，新生的掌紋紋線仍保持著原來的結構。由于掌紋識別與指紋識別比較類似，均為接觸式識別，同樣不適用于煤礦出井人員的識別。

(3)靜脈識別。靜脈識別是通過指靜脈識別儀取得個人手指靜脈分布圖并將特征值存儲，比對時實時采集靜脈圖，提取特征值進行匹配，從而對個人進行身份鑒定。靜脈識別具備高度防偽、簡便易用、快速識別及高度準確等優點。然而手指靜脈仍然可能隨著年齡和生理的變化而發生變化，且受環境中的煤灰影響較大，對采集設備有特殊要求，設計相對復雜，制造成本較高。

(4)虹膜識別。虹膜識別是基于眼睛中的虹膜相互交錯的斑點、細絲、冠狀條紋、隱窩等細節特征進行身份識別。這些特征在出生之前就以隨機組合的方式確定下來，一旦形成終生不變。但是虹膜識別易用性較低，需要人員的眼睛對準設備，并且保證一定的距離(10～30 cm)，對人員靠近設備的姿勢有一定要求，且虹膜識別的成功率與光線、眼部有無遮擋都有較大關系。

(5)聲紋識別。聲紋識別是通過識別說話人的聲紋圖譜來辨識說話人身份，任何兩個人的聲紋圖譜跟指紋類似，都不會相同。聲紋識別時需要周圍沒有任何雜音，而煤礦出入井處同時出入井的人較多、現場環境干擾較大，而且從技術角度看，聲音通過特殊設備或者特殊技能的人惡意模仿的風險也比較高。

(6)人臉識別。人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的識別。與其他幾種生物識別相比，人臉識別方式具有不用接觸、非強制性以及并發性強(即一個場景可進行多個人臉的分揀與識別)的優勢。

為了使煤礦出入井人員有較好的使用體驗，設計采用人臉識別方案。目前人臉識別方式有兩種：前端攝像機人臉識別、前端攝像機抓拍后端服務器人臉識別。前端攝像機人臉識別適用于人臉庫較小(即人員較少)的場景，能夠有效、快速地識別人臉。但當人臉庫較大(人員較多)時，受攝像機GPU處理芯片運算能力限制，識別時間較長。由于平煤股份各單位人員下井人員較多，考慮到人臉識別的時間，為了保證煤礦的應用效率和效果，經過現場實際測試和使用，采用前端人臉抓拍后端服務器人臉識別的方案。出井口處采用人臉識別的同時，由于部分人員(5%左右)人臉較黑，影響識別率，設計采用虹膜識別復核的方式。

5.2 人臉識別流程

5.2.1 建立人員信息庫

在人臉識別服務器中錄入人員人臉照片，采用人臉抓拍機進行現場人臉抓拍錄入，同時根據需要把內部人員的信息(包含姓名、年齡、班組、工牌號、人臉照片等信息)錄入人員信息數據庫。

5.2.2 人臉抓拍

在礦井出入口部署人臉抓拍機，人臉抓拍機能夠對經過設定區域的人員進行人臉檢測和人臉跟蹤，利用人臉質量評分算法自動篩選出一張人的正面臉部信息最為清晰的人臉圖像作為該人員的抓拍圖像，并把人臉照片、抓拍地點、抓拍時間等信息上傳到人臉管理平臺進行統一存儲，以方便后期的檢索與查詢。人臉抓拍流程如圖2所示。

5.2.3 人臉識別

按照相似度觸發閾值信息設置，對抓拍的人員進行識別。系統對進出礦井的人員實時與人員信息數據庫中的人臉照片進行實時比對，如果人臉的相似度達到設定觸發閥值，證明人員比對成功，系統自動通過聲音等方式進行提示，具體流程為：通過人臉抓拍機抓拍人臉圖像，同時啟動存儲存入抓拍數據庫，根據成像構成人臉模型，調用人臉信息數據庫運用相似度計算，根據設定的閥值進行相似度閥值比較，進行相關信息輸出[4]。人臉對比識別流程如圖3所示。

圖3 人臉對比識別流程

5.3 人員出入井流程設計

人員攜帶RFID人員定位卡出入礦井口時，安裝在附近的人員定位基站識別出進入礦井的人員卡片信息，同時將人員卡片信息上傳至軟件平臺；在經過人臉抓拍機時系統自動抓拍人臉，進行人臉識別，同時也將人臉信息上傳至軟件平臺[5]。在管理平臺比對人臉信息和人員卡片信息，并在LED顯示屏顯示比對結果。如果顯示人臉信息和卡片信息一致，則記錄下井人員考勤信息，整個流程結束；如果人臉信息和卡片信息不一致，則通過虹膜識別二次識別后進行信息比對，信息一致通過后記錄下井人員考勤信息，整個流程結束；如果人臉信息和卡片信息不一致，且虹膜信息和卡片信息不一致，則計入考勤異常名單，同時聲音提示中心管理人員。

5.4 人臉抓拍機安裝位置研究

人臉識別準確率與攝像機安裝位置、現場環境光線(如過暗、過亮)等因素影響極大。為了保證系統有更好的抓拍效果，提升識別準確率，安裝時必須注意攝像機高度和俯視角度，人員經過通道時，主要是避免一前一后人臉重疊產生遮擋，同時需要照顧不同高矮人員經過時能正常抓拍。人臉抓拍機安裝示意圖如圖4所示。

圖4 人臉抓拍機安裝示意圖

經過多次實際測試，人臉抓拍攝像機安裝位置遵循以下規范可達到較好效果：

(1)人臉抓拍機與人員通道出入口之間無遮擋，人臉抓拍機設在通道正前方，正面抓拍人臉，水平方向偏轉角度小于25°，角度越小抓拍效果越好；

(2)人臉抓拍機安裝需具有一定俯視角度，避免一前一后人員經過通道時后方人臉被遮擋，垂直方向俯視角度α為15°±5°；

(3)人臉抓拍機架設高度H為2.0～3.5 m時人臉識別效果較好，L(L=H-身高+人頭高度)高度在0.5～1.5 m人臉識別效果較好，出入口人員距離人臉抓拍機最佳垂直距離D在1.5～4.0 m人臉識別效果較好；

(4)抓拍圖片中要辨清人臉細節，要求人臉瞳孔覆蓋的像素推薦大于60像素，最低要求40像素。

6 應用效果

2016年煤礦人證系統在平煤股份六礦投入使用，3年多的實際應用表明，入井處人臉識別成功率在90%，出井處在人臉沒有煤灰或少量煤灰的情況下識別成功率為85%；另有5%的一線員工由于面部煤巖灰塵較多，采用虹膜識別方式進行二次識別，識別效果較好。除需要虹膜二次識別的人員外，其他員工識別均達到無感通過。通過后臺實時讀取人員定位系統數據并進行對比分析，在出入口處可實時檢測并提示是否存在一人多卡、人卡不一等問題。煤礦人證系統對下井人員心里形成了有力震懾，一人多卡現象基本杜絕。

煤礦人證系統在平煤股份六礦成功應用后，在平煤股份十三礦、平煤股份首山礦也進行了推廣應用，根據平煤股份六礦的入井考勤數據進行逐月比對分析，月計入考勤入井人員數量減少約8%；平煤股份十三礦、平煤股份首山礦運行半年來，經對比分析考勤數據，考勤入井人數減少約5%和6%。3套系統運行以來穩定、可靠，杜絕了一人多卡問題，達到了預期效果。煤礦人證系統將逐步在平煤神馬集團其他單位開展實施，且具有在其他煤炭企業推廣和應用的價值。