煤礦開采用掘進機人員識別系統設計分析

李宏偉

（1.中國煤炭科工集團太原研究院有限公司；2.山西天地煤機裝備有限公司，山西 太原 030006）

掘進機的主要用途就是煤礦巷道掘進、公路隧道掘進等，隨著我國煤礦綜采工作規模和數量進一步擴大，掘進機也在朝著大型化和重型化的方向發展，掘進機操作人員的視野盲區就會增大，司機無法觀察到位于掘進機尾部后方工作人員的位置，就給施工帶來了很多安全隱患。

1 掘進機司機的工作盲區

就目前煤礦開采工作來看，所使用的掘進機整機高度都在2米以上，寬度都大于3米，由此可見，掘進機的高度都比正常成年的身高要高，位于掘進機右側的司機在進行操作的時候，無法通過自身能力觀察到位于掘進機左側的施工人員，由此可見，掘進機在左右擺動的時候，十分容易引發擠壓事故，造成人員傷亡的情況：（1）掘進機司機前方視野盲區：前方視覺盲區一般都位于掘進機截割部懸臂段下部和鏟板之間的夾角區域，掘進機在施工作業的時候，在掘進機前方不會出現相關工作人員。但是，在維修和檢查掘進機設備和零部件的時候，掘進機司機無法發現該區域的工作人員，就會出現視覺盲區；（2）掘進機司機側方視野盲區：側方視野盲區一般都位于掘進機司機為對策的掘進機和巷道壁之間的區域。如果這個區域有施工人員進行活動，一般來說，掘進機司機無法察覺，也就形成了視野盲區，尤其是在井下煤礦開采的過程當中，在環境昏暗、塵土飛揚的情況下，加大了擠壓事故發生的概率；（3）掘進機司機后方視野盲區：后方視野盲區位于掘進機整機的后方區域，這片區域有皮帶轉載運輸機，也有大量的工作人員進行活動，最危險的區域就是掘進機尾部和皮帶轉載運輸機連接的區域，這個區域會經常有相關人員清理掉落的煤灰，但是，掘進機司機又看不到，容易形成盲區。

圖1

2 掘進機人員識別系統的組成

如圖1所示，該系統采用了本質安全性電源，利用隔離器隔離后為攝像頭和CPE進行供電，攝像頭采集的數據經過處理后就可以對掘進機周圍的人員進行識別，然后，經過網絡隔離器傳輸到網絡。

2.1 人員識別系統攝像頭的設計

作為人臉圖像采集的主要部件，在掘進機上需要安裝攝像頭，攝像頭需要具備防爆屬性，以提升其安全性。除此之外，在井下煤礦開采的過程當中，開采環境粉塵較多，容易弄臟攝像頭的鏡片，導致攝像頭無法對周圍人員進行正常識別，因此，要對人員識別系統的攝像頭做好隔爆和防塵保護，保證攝像頭的作用能夠得到最大化發揮。掘進機隔爆型攝像頭主要是由攝像機、隔爆箱、以及帶有自動清洗功能的玻璃窗組成的。其中，具有自動清洗功能的玻璃窗能夠通過遙控實現左右轉動，實現自我清洗，消除其表面的灰塵，減少粉塵給攝像頭人員識別帶來的影響。

2.2 攝像頭的布置

根據不同的視覺盲區需要合理進行攝像頭的布置。掘進機前方視覺盲區的攝像頭應該放置于掘進機回轉臺下方的機架側面，這樣既能夠觀察到司機的視野盲區，又能夠讓攝像頭受到回轉臺的保護，避免被不慎掉落的煤渣、巖石砸壞。前方視覺盲區攝像頭布置如圖2所示。

圖2

掘進機側方的視覺盲區攝像頭應該設置在掘進機司機側對側的整機護板下方，這樣能夠作為司機視野的延伸，讓司機觀察的范圍更廣，同樣，也能夠讓攝像頭處于被保護的狀態，不會被外力因素破壞。側方視覺盲區攝像頭的安裝位置如圖3所示。

由于受到刮板運輸機的遮擋，掘進機的后方視野盲區攝像頭的放置位置應該在掘進機尾部兩側的整機護板下方，能夠保證識別到周圍的工作人員，同時，保證了人員的安全，在方便掘進機司機觀察后方情況的同時，也能夠保護攝像頭不被破壞。掘進機后方視野盲區攝像頭的安裝位置如圖6所示。

2.3 攝像頭的隔振

在煤礦開采作業的過程中，掘進機在施工作業時，往往會伴隨強烈的震動，尤其是掘進機的后方區域，震動會更加強烈，在考慮安置攝像頭的時候，應該充分考慮到巨大震動給攝像頭人員識別帶來的影響，就需要一定的技術來降低震動給攝像頭帶來的影響，盡可能地消除外部因素干擾，確保攝像頭處于良好的工作狀態，為掘進機司機提供視野，避免人員傷亡的情況發生。可以考慮采用橡膠減震墊來減震，好處在于，橡膠材料的彈性大、減震效果十分明顯，并且經濟實惠，能節省成本。

3 人員識別系統圖像識別處理

3.1 人臉的檢測

人臉檢測主要是利用攝像頭對人臉部的顏色、結構、模板等特征信息的提取，對人臉進行實時檢測，方便掘進機司機確定機器周圍人員的位置。

圖3

3.2 檢測后圖像預處理

人員識別系統所獲得的圖像容易受到各種外部因素的制約和限制，因此，剛采集到的圖像不能夠被直接利用，需要在早期階段對圖像進行各種形式上的處理，包括噪聲過濾、灰度校正等。常用的人臉圖像預處理方式包括灰度變換、歸一化、幾何校正等。

3.3 圖像的特征提取

人員識別系統的圖像特征提取指的就是，要對人臉像素統計特征、圖像變換系數特征等進行提取，就是利用識別系統來建立人臉的立體模型，利用代數或者統計學習的方式完成人臉特征提取，保證了提取的效率和質量，讓掘進機司機能夠第一時間了解設備周圍是否存在工作人員，以免出現人員傷亡的情況。

3.4 圖像的識別和匹配

在對人臉特征進行識別后，就需要進行匹配，把提取得到的人臉特征模型和系統數據庫已有的數據進行匹配，圖像識別一般可以分為兩種：一類為辨認，就是對圖像進行一對多匹配；另一類為確認，就是對圖像進行一對一的比對。

4 掘進機人員識別系統需要解決的問題

就目前人員識別系統的設計和應用方面來看，已經取得了不錯的成效，但是，在井下煤礦開采的過程中，特別是掘進機人員識別系統，還存在方方面面的難題，其中主要表現在：（1）井下煤礦開采工作所面臨的的環境比較昏暗，可見度較低，沒有充足光線，大大影響了掘進機人員識別系統的準確性；（2）煤礦巷道掘進主要分為兩個流程：掘進和錨護，在開展錨護工作的時候，巷道粉塵比較小，能見度高，掘進機司機能夠通過人員識別系統察覺到掘進機周圍的工作人員，但是，在掘進工作開展的過程中，往往就會出現塵土飛揚的情況，給人員識別系統帶來了較大麻煩。

因此，就需要改進人員識別系統在復雜情況下的功能性，使其更好地為掘進機司機提供視野，保證井下煤礦開采工作的安全性。具體的研究方法如下：

首先，在目前PF視頻目標跟蹤的研究過程中，大多數都是通過設置假定系統，來滿足一定條件下的運動模型，但是，在模型設計的過程中，沒有考慮誤差問題。因為在實際工作中，誤差會讓系統模型出現漂移情況，導致預先設定的噪聲不存在可信度，模型擬合度會大幅度下降，讓人員識別系統的定位功能得不到很好展現；其次，如果在跟蹤的過程中出現了遮擋情況，這時候，人員識別系統能夠提取到的特征就很少，會讓掘進機司機出現誤判；對于完全遮擋的情況，觀測噪聲的協方差遠大于系統過程噪聲的協方差。如何建立估計表達式，來把兩者的協方差值和最終結果進行折中處理，是需要解決的問題。

5 結語

隨著我國煤礦開采技術的不斷進步，很多工作逐漸走向了自動化、智能化，利用掘進機人員識別系統來保證掘進機周圍人員的安全，能夠盡可能地避免安全事故的發生，也考慮到了井下作業環境影響等因素，提出了有針對性的改進計劃。