露天礦山智能視頻監控系統的應用

王 偉，楊聲聲

（江西銅業公司城門山銅礦，江西 九江 332100）

國內露天礦山的視頻監控系統仍依賴于人工觀看，該監控模式需要專職人員長時間觀看監控屏幕，容易因疲勞而錯失關鍵信息，并且存在時效性問題。因此，如何高效、準確地發現視屏監控中出現的問題，并及時警示，是國內智能化礦山發展的一個方向[1-3]。該礦山在智能視頻監控這一板塊勇于開創新模式，并取得了階段性成果。

1 傳統視屏監控系統存在的問題

（1）專職人員不足，監控工作強度大。采礦場共有26塊監控畫面，24小時全天監控，監管如此多的畫面，不僅消耗人員大量的精力，而且很容易遺漏違章事件，效率不高。

（2）發現問題時無法及時做出警示。實際生產中我們通過監控發現違章行為后，只能駕車前往現場給予警告，但是由于作業面積較大，在人員達到違規地點時，違規人員已經離開，未達到安全教育的目的。

（3）傳統監控系統智能化程度低。該礦山無人駕駛、遠程操控、5G通訊，智能化技術如雨后春筍般發展，但是智能視頻監控技術仍原地踏步。

2 智能視頻監控系統應用及存在問題

智能視頻監控系統是通過對礦車、皮帶等關鍵生產節點和采礦場、危險品存儲區、卡口位置等區域攝像頭視頻的獲取，采用智能識別技術，對生產和管理的關鍵環節出現的異常情況進行事件報警，并以閉環的流程處理方式確保事件的響應和追蹤，進而提高現有視頻監控系統的整體性和視頻處理的協調能力，將生產流程和安全管理全流程納入視覺信息獲取范圍，達到提升生產效率、提高管控能力和減少人力勞動的目標。

圖1 智能視頻監控流程圖

經過一段時間的實際應用，智能監控系統可以穩定地運行，但是仍存在視頻后處理識別率不高、容易誤報和警示效果不明顯等問題，視頻后處理識別率不高是亟待解決的重點問題，其關系到整個智能視頻監控系統的正常應用。因此，本文重點研究該問題。

3 視頻后處理識別率不夠的原因分析及解決方案

3.1 關鍵影響因素分析

針對視頻監控識別率不高的問題，借鑒質量管理中的要因確認法，從表1中五個方面找到關鍵因素。

表1 影響視頻監控識別率的原因及調查情況

經過分析，最終本文確定攝像頭功能單一，無法將現場狀況和管理人員形成串聯互動為主要原因。

3.2 制定解決對策

針對關鍵因素，該項目組經過思考，決定通過以下三個步驟解決此問題：

（1）解決“想”的問題，讓攝像頭像人類一樣，學會分析圖像。通過人工神經網絡和深度學習，實現計算機對圖像的智能識別，即先經過一些特征識別，來判定目標是否為人類，如果判定為人類，追蹤他的頭部區域，識別有無安全帽形狀排列的像素，并且像素的顏色必須是紅色或者黃色，如果未識別到安全帽形狀排列的像素，則判定未佩戴安全帽。

圖2 圖像智能識別實景圖

圖3 特定區域追蹤圖

在判定為未佩戴安全帽之后，服務器截圖和錄像該時段的視頻，并推送到各部門，工作人員的電腦右下角彈出消息，點擊后，在彈出的界面可以查看回放，進而處理事件。

圖4 服務器自動錄制截圖和視頻

圖5 事件檔案構建圖

（2）解決“說”的問題。無線麥克風傳輸距離短，架設有線話筒的成本太高。本文選擇基于4G專網的無線廣播技術解決“說”的問題，先用配置軟件，設定設備的固定IP，達到在網絡上準確無誤地將信息送至目標設備。同時，本文用話筒采集聲音的模擬信號，在服務器上將模擬信號轉為數字信號，再經由基站通過無線信號將數據發送至各CPE，最終根據現場需求采用設備。像卸礦口、車間等小范圍場所，直接使用比較輕巧的網絡音柱。如果是排土場這種空曠場所則采用喇叭搭配功放機這種模式。

圖6 專網下的無線廣播傳輸流程

（3）珠聯璧合，解放人工。下圖是廣播系統的任務管理界面，廣播系統是以采用任務插播的形式播放的聲音。比如播放內容里我們選擇你好這個MP3文件，播放設備選擇30排土場喇叭，執行任務后，30排土場的喇叭發出你好的聲音。基于此，本文將上述短消息作為觸發信號，并且在這個信號上附加數據，比如我們要播放的音頻文件或者播放設備，最后把這些封裝成一個插播任務，進而使本文的廣播系統實現識別功能。根據以上思路，最終實現自動播報的需求。

3.3 對策實施效果

系統上線運行一段時候后，本文調取9月第四周的錄像，先通過人工查看的方式，查找到10起未佩戴安全帽事件，再查看系統的推送記錄，發現9條記錄，發現率為90%，語音警示自動播報9次，且系統識別出其中8起為外來人員，目標達成。

4 實現目標

（1）滿足了礦區內特定區域外來人員識別的智能分析需要，檢測監控視頻中出現的人員，如發現外部人員則立刻告警。

（2）滿足了礦區內本次工程人員安全帽佩戴的智能分析需要，標記監控視頻中礦區工作人員未佩戴安全帽的行為。

（3）部署了目標捕獲球機，用于對異常人員捕獲并放大，確保獲得被捕獲目標的清晰放大圖像，從而確定人員身份。

（4）滿足了礦車駕駛員行為智能分析需要，發現駕駛員出現抽煙、打電話和注意力不集中等行為則發出警示。