基于RFID技術的電子圍欄內施工人員行為預判與告警算法*

陳 楚，李小偉

(廣西電網有限責任公司電網規劃研究中心，廣西南寧 530000)

在電子圍欄施工中，施工環境比較差，現場施工人員的安全得不到保障，面對緊急事件發生的時候，不能及時通知現場施工人員，從而導致很多本可以避免的事故發生[1-3]。面對這種情況，對施工人員行為預判和及時告警是非常重要的。

在目前的研究中，工作人員可通過監控系統實時觀察施工信息數據，了解施工狀況。這種工作形式的出現需要人員定位技術的支持，跟蹤施工人員，將數據傳遞到計算機，從而確定施工人員的位置。當獲得報警數據時，及時采取相應的告警措施，以此在掌握施工進度的同時，保證施工人員的安全[4]。但是現階段，一些常見告警算法已經不能滿足電子圍欄施工的實際需求，或多或少存在一些不足之處。如魯顯光等[5]提出的基于頻繁模式樹(Frequent Pattern Tree，FP tree)的告警算法，通過分析告警歷史數據，挖掘告警數據之間的關聯，在告警數據間建立起關聯，從而保證告警數據的準確，確保告警算法的可靠，但是在實際應用過程中，面對不確定的行為信息數據，在時隙分配過程中出現數據沖突問題，影響告警算法的應用效果，告警算法的自適應性需要進一步提高。劉洋等[6]提出的基于遺傳算法BP (Genetic Algorithm Back Propagation，GA-BP)神經網絡的告警算法避免了復雜參數對告警效果的影響，采用GA-BP神經網絡對施工人員進行安全預警，但是該算法存在與上述類似的問題，算法的自適應性比較差。因此，本研究提出基于射頻識別(Radio Frequency Identification，RFID)[7]技術的電子圍欄內施工人員行為預判與告警算法，解決上述常見的告警算法中存在的問題。

1 基于RFID技術的電子圍欄內施工人員行為預判方法設計

1.1 人員位置定位

采用RFID技術，在每個施工人員身上配備一個腕帶型電子標簽，通過遠程通信技術，實時讀取施工人員的信息。在施工人員施工過程中，其自身產生的位置信息、行為信息自動保存到電子標簽中，根據實際需求，既可以將信息實時傳遞到RFID讀寫器上，又可以暫時保存在電子標簽內，在需要時直接調取[8]。考慮到施工環境的復雜性，在定位施工人員位置上，使用的是超高頻的RFID設備，通過電磁場的電磁信號實現信息傳遞和簡單通信[9]。

在RFID技術的支持下計算電磁信號的時間，即可確定施工人員的位置[10]。將RFID讀寫器分別放在4個固定位置，將其設置為靜態節點；在附近確定一點P，作為RFID電子標簽的持有人，該點作為動態節點存在。上述靜態節點與動態節點的關系如圖1所示。

圖1 RFID讀寫器及RFID電子標簽點位Fig.1 RFID reader and RFID electronic tag point

圖1中顯示的a、b、c、d 4個點是讀寫器的位置。在計算施工人員定位點時，按照圖1中的結構，在a、b、c、d 4個點附近繪制雙曲線，計算P點到a、b兩點和c、d兩點的距離差[11]。計算公式如下：

lab=t1×v=|Pa-Pb|，

(1)

lcd=t2×v=|Pd-Pc|，

(2)

式中，v表示射頻信號傳播速度，在計算中是一個固定值，lab和lcd分別表示動點P到a、b兩點和c、d兩點的距離差，t1和t2分別表示無限射頻信號到達4個點的時間差，Pa、Pb、Pc、Pd分別代表P點到a、b、c、d點的距離。P點的軌跡是以a、b、c、d 4個點為焦點作的雙曲線[12]。由兩點間距離公式可得：

(3)

(4)

式中，x和y表示P點的位置信息，(xa,ya)、(xb,yb)、(xc,yc)、(xd,yd)分別代表a、b、c、d的位置信息，求解式(3)和式(4)，可得到P點的坐標，從而確定持有RFID電子標簽的施工人員的位置。人員位置確定后，即可獲得施工人員的行為信息，預判施工人員的行為。

1.2 施工人員行為判斷

通過RFID技術獲得施工人員行為信息，在對施工人員行為進行判斷時，需要依靠一系列子事件的時序關系和邏輯關系。在確定電子圍欄內施工人員的施工過程后，通過與、或、非、集合等邏輯運算符來判斷施工人員的行為。

通過“與”定義行為U和行為V的先后順序，在與時間約束運算符結合時，確定行為發生的先后順序和間隔時間長短；使用“或”運算符定義多個行為同時發生時的性質，與不同行為的發生順序無關，僅僅為了判斷當行為U或行為V發生時，就會出現行為E；運算符“非”定義某個行為U沒有發生時，會觸發行為E的發生；“集合”的設置主要定義行為U多次重復發生時，會導致行為E的出現[13]。除了以上判斷人員行為的運算符外，還包括RFID標簽對象具有的屬性值，此類屬性可標記相關行為發生的時間戳信息，也可以標記瞬時行為的發生時刻，通過屬性可確定施工人員行為發生的時間區間[14]。針對瞬時行為和非瞬時行為，定義不同的時序約束關系，當行為數據產生時，保存到RFID電子標簽內，每個行為數據都有時間戳信息，根據時間戳信息和運算符預判施工人員的行為，當判斷出施工人員的危險行為后，即可產生對應的報警信息，通過RFID電子標簽對施工人員發出告警。

2 電子圍欄內施工人員行為告警算法設計

2.1 防沖突設計

當電子圍欄內存在多個施工人員時，讀寫器在給電子標簽提供較小的幀長時，可能會發生較多的碰撞沖突，影響對電子標簽的識別，因此，設計防沖突算法，可保證電子標簽的識別效果。

已知當時隙數與標簽數相等時，告警效果最佳，因此，在每個電子標簽識別周期開始時，估計標簽數，根據估計的標簽數，實時調整周期幀長，確定第一個時隙狀態函數e1f[15]。該函數表示如下：

e1f(N,s0,s1,sk≥2)=s1+2sk≥2，

(5)

式中，N表示幀長，k表示發生碰撞的標簽數，s0、s1和sk≥2分別表示上一識別周期內空閑、成功和碰撞時的時隙數[16]。根據每個時隙內標簽數的二項式分布概率原理，得到第二個函數e2f：

(6)

2.2 告警數據的處理與傳輸

在預判施工人員行為后，將產生與施工人員行為相對應的告警數據，在告警數據產生初期，建立告警日志記錄，整個創建步驟包括創建logger和handler，定義formatter，將handler添加到formatter，再將handler添加到logger。logger作為告警日志記錄的規則，限制了記錄的格式和告警的等級。

在實際應用中，告警信息以序列的形式發送到施工人員的電子標簽內，定義告警起始時間為tz，終止時間為te，則告警序列表示為Z=(z,tz,te)，z表示序列。對于告警序列Z上的一個告警子項，表示形式為M=(m,tz,te)，告警發生的時間就在告警起始時間和終止時間之間，對于告警子項，m=te-tz就是時間窗口，通過時間窗口確定告警序列Z的告警時間。

在獲得告警信息后，確定該信息輸入的起始時間和結束時間，根據規則和告警等級將信息拆分，分別存儲在不同的模塊內，經過處理后將數據傳遞到施工人員的RFID電子標簽內，對施工人員發出警告。至此，基于RFID技術的電子圍欄內施工人員行為預判與告警算法設計完成。

3 實驗研究

3.1 實驗方案設計

電子圍欄內施工人員行為預判與告警算法設計完成后，通過實驗研究驗證方法的性能，該方法中涉及對施工人員的實時定位和行為信息的傳遞，在信息傳遞的過程中可能存在讀卡器沖突的問題，如讀取的信息是錯誤信息，或者信息漏讀等，這種情況下會導致行為信息不準確，進而導致不能正確判斷施工人員行為，出現錯誤的告警信息，甚至導致告警不及時，出現安全事故。因此，根據上述信息，在實驗中引入FP tree和GA-BP兩種常見的告警算法，設計兩組對比實驗，驗證算法的可行性。

第一組對比實驗以10個讀卡器(L1-L10)為例，設計讀卡器沖突和平面結構，具體如圖2所示。

圖2 讀卡器沖突設計Fig.2 Reader conflict design

圖2上半部分顯示的是讀卡器的結構圖，下半部分顯示的是讀卡器的平面示意圖。依據圖2示意的讀卡器結構，構建階對稱矩陣，當矩陣等于1時，讀卡器之間存在沖突。構建的矩陣與每一個讀卡器相對應，設置的值分別是0100110000，1010010000，0101001000，0010001000，1000010100，1100101110，0011010011，0000110010，0000011101，0000001010。根據上述內容，為不同算法的時隙分配一個相同的賦值，在賦值相同的情況下，分析各個告警算法對沖突的處理能力。賦值如下：1000，0100，0001，0100，0001，1000，0010，0100，0010。

在實驗中，設置讀卡器數目為10，15，20，設置在不同的時隙中、不同的條件下分別進行20次實驗，計算不同告警算法的時隙分配結果，判斷是否存在沖突，以此衡量告警算法的自適應性。

第二組實驗以施工人員行為信息的識別為主，在對施工人員進行行為預判時，識別施工人員的行為信息十分重要，只有識別的行為信息足夠正確，才能確保對技術人員行為預判的準確。實驗中選擇部分施工人員行為作為實驗樣本，如圖3所示。

圖3 施工人員行為識別實驗樣本Fig.3 Experimental sample of construction personnel behavior identification

使用人體結構化特征(BSE)構建網絡和關節點估計兩種不同的方法對樣本中的行為進行信息采集，輸出信息識別結果，對比分析不同方法的行為識別信息的完整性和準確性。在兩組實驗結束后，將兩組實驗結果結合在一起分析提出的行為預判方法和告警算法的性能。

3.2 時隙分配實驗結果與分析

在時隙分配實驗中，設置不同的讀卡器數目，并在不同讀卡器之間設置沖突關系，使用不同的告警算法處理，并使用第三方插件監控整個處理過程，在處理完成后，輸出時隙分配實驗結果，具體結果如表1所示。

表1 不同告警算法的時隙分配實驗結果Table 1 Time slot allocation experiment results of different alarm algorithms

由表1顯示的實驗數據可知，基于FP tree的告警算法在讀卡器較多的情況下存在沖突關系，導致分配成功率不高，并且呈現出讀卡器越多，其成功率越低的情況；基于GA-BP的告警算法存在相同的問題，讀卡器之間的沖突嚴重影響告警信息的傳遞和告警的即時性。上述兩種方法均是在讀卡器數目增加到20個時出現沖突，并且隨著讀卡器數的增加，沖突并沒有消失，也沒有得到解決。相比之下，本文提出的算法在讀卡器增加的情況下沒有出現沖突，并且分配成功率在99%以上，說明該算法有效地解決了讀卡器沖突問題，其時隙分配水平更高，能夠進一步保證告警的即時性。

3.3 施工人員行為信息識別實驗結果與分析

在第二組實驗中，以圖2中的實驗樣本作為目標，使用不同的行為預判方法(提取邊緣特征，采用支持向量機方法對樣本對象行為進行預判斷；使用基于非負矩陣分解的方法來構造人體姿勢作為一級特征，對樣本對象行為進行預判斷)采集施工人員行為信息，計算處理行為數據的時間開銷和有效信息識別信息量，實驗結果如圖4和圖5所示。

圖4 施工人員行為識別時間開銷實驗結果Fig.4 Experimental results of time cost of construction personnel behavior recognition

圖5 不同方法有效信息識別量實驗結果Fig.5 Experimental results of effective information recognition with different methods

實驗采用定量分析，在時間開銷實驗中，設置行為信息大小最大為500 MB，在不同方法的處理下，各個方法處理行為數據需要的時間開銷不同[17]，觀察圖4中的實驗結果可知，在400 MB以內，3種方法處理行為信息的時間開銷相差不大，對于高于400 MB的行為信息，基于GA-BP的方法和基于FP tree的方法時間開銷比較大。相比之下，本文提出的方法在處理較大行為信息時，時間開銷較小，且沒有出現明顯增加趨向。

在有效信息識別量實驗中，固定識別時間，輸出在相同時間內，比較不同方法識別的有效行為信息量[18]。對比觀察圖5中實驗結果可知，在3種方法中，基于FP tree的方法和基于GA-BP的方法隨著時間的增加，處理的有效信息量在不斷增加，但是與本文提出的方法相比，增加得比較緩慢，本文提出的方法所包含的有效信息是另外兩種方法的兩倍。綜上所述，本文設計的基于RFID技術的電子圍欄施工人員行為預判與告警算法對人員行為信息的識別效果更優秀。

結合時隙分配實驗結果分析可知，本文設計的基于RFID的電子圍欄內施工人員行為預判與告警算法有效地解決了常見算法中存在的問題，從行為信息處理和時隙分配兩方面完善了告警算法，證明該算法具有更好的自適應性，能夠根據外界環境調整自身性能，保證實際應用水平。

4 結論

本文從電子圍欄內施工人員的安全保障出發，研究施工人員的行為預判與告警算法，在查閱了相關文獻和資料的情況下，設計了基于RFID技術的電子圍欄內施工人員行為預判與告警算法，并在算法設計完成后，通過對比實驗驗證了算法的可靠性，證明該算法具有更好的自適應性。但是由于電子圍欄施工的工作環境比較復雜[19]，存在很多安全隱患，單一地通過施工人員的行為預判依然不能完全保證施工的安全。因此，在后續研究中，將結合施工環境的多變性，完善告警算法的性能，為電子圍欄的施工提供更好的安全保障。