基于礦工操作姿態(tài)識別的井下鉆機鉆桿計數(shù)算法

中圖分類號：TD42.25 文獻標志碼：A

Drill pipe counting for underground drilling rigs based on miner pose recognition

LIU Jiel，YANGCheng，CHENG Zeming，SUNXiaohu’，XUHao1，SHENGGuoyu （.Huaneng CoalTechnologyResearch Co.，Ltd.，Beijing10o70，China；2.ShandongKeyLaboratoryofUbiquitous Intelligent Computing（Preparatory）， University ofJinan，Jinan 25oo22，China）

Abstract： In underground coal mine work sites，moving people and objects may appear between the dril pipes and the monitoring camera，resulting in incomplete video footage andcounting omissions of drillppes.At present，studies on drill pipe counting methods based on image processingand machine vision rarely address the problemof occlusion.Most existing models requirecolecting and processing allframes of the target video and performing image preprocessing.To address the above issues，a drill pipecounting algorithm for underground drilling rigs basedonmineroperationposerecognitionnamed the BlazePose-DPCalgorithm，was proposed.This algorithmused the BlazePose network to extract key pose information of miners as the basis for automatic dril pipecounting，transforming thedrillpipe counting task into therecognitionand matching ofkeyoperational poses of miners.Key poses were extracted as skeletal joint coordinates fromkey pose frames viathe BlazePose network.

Key pose coordinate matching used normalized Euclidean distance to represent the similarity between poses. When the similarity exceeded a predefined threshold，the action in the video was considered complete，and the count was incremented by one， thereby enabling automatic drill pipe counting.Experiments on the BlazePoseDPC algorithm were conducted using two datasets.Dataset 1 was recorded by a mobile device at the Qinggangping Coal Mine in Xunyi， Shaanxi Province，where video instability was common. Dataset 2 was recorded by a fixed surveilance device at the Huaneng Qingyang Meidian Hetaoyu Coal Mine， where uneven lighting and occlusion were common. Experimental results showed that the BlazePose-DPC algorithm was able to perform accurate counting even under challenging lighting conditions or partial oclusion. It maintained accurate counting during prolonged operation， demonstrating stable performance. The BlazePose-DPC algorithm achieved an accuracy of 95.5% ， meeting the requirements for drill pipe counting.

Key words： drill pipe counting; BlazePose network; operation pose estimation; pose matching; singleproducer multi-consumer buffer pool; Euclidean distance of joint points

0 引言

瓦斯儲存在煤層中，隨著煤層開采而釋放，為了避免瓦斯爆炸事故的發(fā)生，通常采用鉆孔抽采的方式提前抽排瓦斯，以降低瓦斯積聚濃度。鉆孔深度直接影響瓦斯抽采效果。在實際鉆孔作業(yè)中，鉆機打入每根鉆桿的長度相同，通過統(tǒng)計鉆桿數(shù)量即可得到鉆孔深度[1]

傳統(tǒng)的鉆桿計數(shù)方法以人工計數(shù)和傳感器計數(shù)為主，人工計數(shù)耗時耗力，容易因疲勞導(dǎo)致漏檢和誤檢；在煤礦井下粉塵和潮濕的環(huán)境里，傳感器極易損壞。隨著信息化和智能化建設(shè)的深入，基于圖像處理和機器視覺的鉆桿計數(shù)方法逐漸受到關(guān)注。王向前等[基于YOLOv5網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了DR-C3模塊，引入全局注意力機制（GlobalAttentionMechanism，GAM，改進了YOLOv5網(wǎng)絡(luò)，使鉆桿計數(shù)的平均精度達到99.4% 。杜京義等[2]基于時空圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Spatial-Temporal Graph Convolution Neural Network，ST-GCN）模型，設(shè)計了一種動作識別精度良好的改進時空圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——多空間特征融合時空圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Multi Spatial-Temporal Graph ConvolutionNeuralNetwork，MST-GCN）模型，采用Alphapose算法提取人體的關(guān)鍵點信息，采用遠空間分區(qū)策略關(guān)注骨架上距離較遠的關(guān)鍵點運動信息，通過注意力機制網(wǎng)絡(luò)SENet融合原空間特征與遠空間特征，從而有效識別骨架序列上的動作類別，在自建的數(shù)據(jù)集上，識別準確率達到了 91.1% 。趙偉等[3基于YOLOv5深度學(xué)習(xí)模型，提出了一種結(jié)合時空信息融合的鉆桿智能計數(shù)方法。計數(shù)過程中，結(jié)合鉆桿面積跳變、交并比（IntersectionoverUnion，IOU）跳變等前置更新條件，進一步提高了鉆桿數(shù)量更新的準確性。ChenTiyao等[4]提出了基于目標檢測的鉆桿計數(shù)方法，通過應(yīng)用輕量型網(wǎng)絡(luò)GhostNetV2和自適應(yīng)細粒度通道注意力（FasternetCoordinateAttention，F(xiàn)CA）改善模型的特征提取和融合能力。LiXiaojun等[5通過引人可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，使卷積核的采樣點呈不規(guī)則擴散，能夠充分提取鉆桿的形狀特征；在主干網(wǎng)絡(luò)中嵌入SimAM無參數(shù)注意力機制模塊，增強了模型對鉆桿特征的關(guān)注；改進后的DSD-YOLOv8模型平均精度均值提高了 2.9% 。

上述研究以鉆桿識別為主[6-8]，檢測的準確性較高。但在工作現(xiàn)場，遮擋現(xiàn)象經(jīng)常出現(xiàn)，即在鉆機鉆桿與監(jiān)控攝像裝置之間出現(xiàn)移動的人和物，導(dǎo)致拍攝的視頻圖像不完整、鉆桿計數(shù)缺失，現(xiàn)有方法對遮擋問題的研究較少；另外，現(xiàn)有大部分模型需要采集與處理目標視頻圖像的全部幀，模型體量大，占用計算資源多，所以在模型的輕量化方面仍然存在挑戰(zhàn)；此外，需要進行圖像預(yù)處理操作[9-13]。針對上述問題，本文提出一種基于礦工操作姿態(tài)識別的井下鉆機鉆桿計數(shù)算法。該算法基于BlazePose網(wǎng)絡(luò)提取礦工的關(guān)鍵姿態(tài)信息作為鉆機鉆桿自動計數(shù)的依據(jù)，把鉆桿計數(shù)問題轉(zhuǎn)化為礦工操作關(guān)鍵姿態(tài)的識別和匹配問題。采用單生產(chǎn)者-多消費者緩沖池策略實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的實時采集與處理。應(yīng)用BlazePose網(wǎng)絡(luò)提取礦工的關(guān)鍵姿態(tài)，計算關(guān)鍵幀礦工操作姿態(tài)的所有關(guān)節(jié)點歐氏距離并求和，以實現(xiàn)姿態(tài)識別與匹配。在陜西旬邑青崗坪煤礦、華能慶陽煤電核桃峪煤礦井下鉆機采集的視頻數(shù)據(jù)上進行驗證。

1基于礦工操作姿態(tài)識別的鉆機鉆桿計數(shù)算法

基于BlazePose網(wǎng)絡(luò)的鉆機鉆桿計數(shù)算法（DrillPipesCounting，DPC）（BlazePose-DPC算法）采用部分動作幀替代完整視頻流，利用人體關(guān)鍵姿態(tài)代替識別鉆桿等實體，不需要進行過多的圖像預(yù)處理操作，模型更加簡化，計算速度更快。該算法包含視頻數(shù)據(jù)采集與處理模塊、姿態(tài)檢測與識別模塊。視頻數(shù)據(jù)采集與處理模塊啟動1個或多個進程，進程數(shù)量根據(jù)系統(tǒng)資源自主調(diào)節(jié)。先將捕捉到的視頻流切分為圖像幀，保存在緩沖池中；再將姿態(tài)檢測與識別模塊的輸出結(jié)果融合到輸出的視頻流中，上傳至服務(wù)器。

1.1視頻數(shù)據(jù)采集與處理模塊

服務(wù)器端開啟接收煤礦井下攝像頭發(fā)送的視頻流地址及相關(guān)命令（開始進鉆/退鉆命令），接收到啟動命令后，自動啟動視頻數(shù)據(jù)采集與處理模塊。由于視頻流的分析速度與攝像頭視頻傳輸速度存在差異，且攝像頭視頻傳輸速度不穩(wěn)定，因此，采用單生產(chǎn)者-多消費者的緩沖池策略來平衡雙方速度差異。啟動單生產(chǎn)者線程，持續(xù)不斷地讀入攝像頭視頻流，將每幀加上時間戳，存入緩沖池。然后，啟動多消費者線程，開啟2個或多個處理線程，并行處理緩沖池中的圖像幀數(shù)據(jù)。最后，輸出緩沖池線程，該線程根據(jù)時間戳進行排序，確保視頻幀的時間順序正確。緩沖池根據(jù)存儲幀數(shù)調(diào)節(jié)線程的休眠時間，確保緩沖池中始終有足夠的幀數(shù)存儲，以此來平衡視頻流分析速度與攝像頭視頻傳輸速度之間的差異。

1.2姿態(tài)檢測與識別模塊

姿態(tài)檢測與識別模塊的任務(wù)是檢測視頻中的礦工姿態(tài)，輸出姿態(tài)坐標和退鉆計數(shù)信息。首先，采用BlazePose網(wǎng)絡(luò)從視頻圖像中提取關(guān)鍵姿態(tài)信息。然后，計算所有關(guān)節(jié)點的歐氏距離，作為判斷搬動鉆桿動作開始與結(jié)束的依據(jù)。最后，對所有關(guān)節(jié)點的歐氏距離求和，以實現(xiàn)關(guān)鍵姿態(tài)的匹配。如果距離超過閾值，則認為不是1個動作。

BlazePose網(wǎng)絡(luò)采用檢測-跟蹤框架、輕量級的卷積神經(jīng)架構(gòu)并結(jié)合了熱圖與回歸方法，在移動設(shè)備上實現(xiàn)了高效、準確的人體姿態(tài)估計[14-16]。推理過程中，該網(wǎng)絡(luò)為單個人體生成33個身體關(guān)鍵點，以30幀/s的速度運行。

1.2.1 基于BlazePose網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵姿態(tài)識別流程

基于BlazePose網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵姿態(tài)識別流程如圖1所示。首先，對于采集的每張圖像，姿態(tài)檢測與識別模塊預(yù)測并輸出人體多個關(guān)節(jié)點（如肘部、膝蓋、肩膀等）的位置坐標。其次，計算每個預(yù)測關(guān)鍵點與對應(yīng)的真實關(guān)鍵點之間的歐氏距離。然后，將每個距離與閾值進行比較，如果距離小于或等于閾值，則認為該關(guān)鍵點被正確預(yù)測。最后，計算正確關(guān)鍵點的百分比（Percentage of Correct Key points，PCK）[11]，即正確預(yù)測的關(guān)鍵點數(shù)量與關(guān)鍵點總數(shù)的比值 P

式中： N 為關(guān)鍵點的總數(shù)； δ 為指示函數(shù)，當條件為真時等于1，否則等于 0;d_i 為第 i 個關(guān)鍵點的預(yù)測位置與真實位置之間的歐氏距離； d 為參考長度； T 為閾值超參數(shù)。

1.2.2 姿態(tài)識別與歐氏距離坐標匹配計算

通過BlazePose網(wǎng)絡(luò)從關(guān)鍵姿態(tài)幀中提取骨骼關(guān)節(jié)點坐標[17]。關(guān)鍵姿態(tài)坐標匹配使用歸一化的歐氏距離表示姿態(tài)之間的相似度。當相似度大于設(shè)定的閾值時，表示視頻中的動作完成，計數(shù)加1，實現(xiàn)鉆桿的自動計數(shù)。

關(guān)鍵姿態(tài)匹配過程包含選取關(guān)鍵姿態(tài)幀和確定姿態(tài)匹配閾值2個方面。

1）選取關(guān)鍵姿態(tài)幀。關(guān)鍵姿態(tài)幀是指可以代表1個完整周期動作的一連串圖像中的某幾幀圖像。在模型訓(xùn)練階段，關(guān)鍵姿態(tài)幀是人工選取的。關(guān)鍵姿態(tài)幀的數(shù)量可以根據(jù)實際動作的復(fù)雜程度靈活調(diào)整。例如，在鉆桿卸載過程，選取礦工站在鉆機旁準備卸載鉆桿的動作幀、從鉆機上卸載鉆桿的動作幀及手持鉆桿即將離開鉆機的動作幀作為模型學(xué)習(xí)卸載鉆桿動作的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，如圖2所示。

2）確定姿態(tài)匹配閾值。關(guān)鍵姿態(tài)匹配閾值由實驗來確定，例如將開始幀映射到數(shù)值1，結(jié)束幀映射到0，迫使模型學(xué)習(xí)到不同幀之間的區(qū)別。在模型驗證階段，BlazePose網(wǎng)絡(luò)對不同的輸入幀輸出礦工關(guān)節(jié)點坐標，求取關(guān)節(jié)點之間的歐氏距離并求和，以此歐氏距離的和作為確定關(guān)鍵幀（如開始幀、結(jié)束幀）的依據(jù)。

2實驗驗證及分析

2.1實驗數(shù)據(jù)集的構(gòu)建

以陜西旬邑青崗坪煤礦與華能慶陽煤電核桃峪煤礦井下的監(jiān)控視頻為基礎(chǔ)，構(gòu)建了實驗數(shù)據(jù)集。從約100個井下卸載鉆桿視頻中，隨機剪輯了40個視頻片段（存在燈光昏暗、強光干擾、物體模糊、遮擋等井下鉆場常見現(xiàn)象），總時長約 200min ，數(shù)據(jù)量約60GBit，分辨率為 1280×720 ，幀率為25幀/s。每個片段約 4min ，包含 3～12 個卸鉆桿動作。數(shù)據(jù)集構(gòu)建過程中對視頻幀進行編號，其中1000張圖像作為訓(xùn)練集，手動提取并標注3個代表完整卸鉆桿動作周期的關(guān)鍵幀：開始幀、執(zhí)行幀和結(jié)束幀。每個完整卸鉆桿動作可使用1個或幾個執(zhí)行幀，幀數(shù)可根據(jù)動作復(fù)雜性靈活調(diào)整。

2.2參數(shù)設(shè)定

在視頻數(shù)據(jù)采集和處理模塊中，視頻流輸入和輸出的緩沖池設(shè)置為200張圖像。如果緩沖池存儲的圖像達到150張，則開啟3個進程進行處理。如果緩沖池內(nèi)少于50張圖像，則降為2個進程。

完整版BlazePose-DPC（F）網(wǎng)絡(luò)和簡潔版BlazePose-DPC（L）網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率分別為 1.0978×10^-5 1.4728×10^-5 。開始幀的閾值為0.75，執(zhí)行幀的閾值為（0.46，0.75），結(jié)束幀的閾值為0.4。BlazePose網(wǎng)絡(luò)使用Adam優(yōu)化器進行梯度下降訓(xùn)練，超參數(shù)通過實驗確定。在模型訓(xùn)練階段，數(shù)據(jù)集按7：2：1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)以批量大小為10輸入，訓(xùn)練結(jié)束獲取每個礦工的

33個關(guān)節(jié)點。

2.3 實驗結(jié)果

BlazePose-DPC算法在數(shù)據(jù)集1和數(shù)據(jù)集2上進行實驗，數(shù)據(jù)集1來自陜西旬邑青崗坪煤礦，由移動設(shè)備錄制，極易出現(xiàn)不穩(wěn)定的狀況。數(shù)據(jù)集2來自華能慶陽煤電核桃峪煤礦，通過固定監(jiān)控設(shè)備錄制，拍攝時間較長、過程更為完整，容易出現(xiàn)光照不均、遮擋等狀況。

BlazePose-DPC算法在數(shù)據(jù)集1上識別開始幀、執(zhí)行幀、結(jié)束幀，運行結(jié)果如圖3所示。可看出當?shù)V工準備卸載鉆桿時，開始幀的閾值開關(guān)被激活，在卸載鉆桿的過程中閾值保持不變。當鉆桿完全卸載時，激活結(jié)束幀的閾值。這樣就完成了鉆桿卸載的完整周期，模型計數(shù)加1。

BlazePose-DPC算法在數(shù)據(jù)集2上的運行結(jié)果如圖4所示。可看出在有光照影響或人物顯示不全的場景中，BlazePose-DPC算法依然可以準確地計數(shù)，在較長時間運行過程中，BlazePose-DPC算法依然可以正確計數(shù)，表現(xiàn)出穩(wěn)定的性能。

2.4與其他算法的對比

為驗證BlazePose-DPC算法的性能，與MSTGCN^[2] ，Alphapose-LSTM[12]，新的時空圖卷積神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)（New Spatial Temporal Graph Convolutional Networks， NST-GCN）[18]，Tan[13]， Drill-Rep（Repetition Counting for Automatic Short Hole Depth Recognition based on Combined Deep Learning-based Model）[19]，Trans RAC（EncodingMulti-Scalee Temporal Correlation with Transformers for Repetitive Action Counting）[20] 等算法 進行對比，結(jié)果見表1。可看出BlazePose-DPC算法 的準確率較 MST-GCN，Alphapose-LSTM，NST-GCN， Tan，Drill-Rep，TransRAC算法分別提高了 4.4%

為驗證BlazePose-DPC模型的輕量化性能，將BlazePose-DPC模型與YOLO系列模型部署在PC端（處理器為Intel（R）Core（TM）i7-10700 CPU @ 2.90 GHz， 2.90GHz ，內(nèi)存為 16.0GiB） ，計算量和參數(shù)量見表2。可看出模型運行的計算量為 2.7×10⁶～ 6.9×10⁶ ，參數(shù)量為 1.3×10⁶～3.5×10⁶ 個，完全可以部署在煤礦井下移動終端上，實現(xiàn)了模型輕量化設(shè)計。

3結(jié)論

1）BlazePose-DPC算法應(yīng)用礦工更換鉆桿的關(guān)鍵姿態(tài)替代識別更換鉆桿的整個過程，實現(xiàn)了鉆桿數(shù)量間接估計，避開了遮擋、光照干擾，簡化了模型，保證了鉆機鉆桿計數(shù)的準確率；靈活調(diào)整關(guān)鍵姿態(tài)幀的數(shù)量，算法能夠識別不同復(fù)雜度的動作。模型的體量小，可以方便地部署在煤礦井下移動終端設(shè)備上。

2）實驗結(jié)果表明，BlazePose-DPC算法在來自真實場景的數(shù)據(jù)集上的準確率達 95.5% ，滿足鉆桿計數(shù)的要求。

3）未來的工作計劃將提出的模型與YOLOv8模型進行策略融合，用于煤礦井下鉆場里礦工違章行為的檢測。

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