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浅谈智能视频分析技术在煤矿安防中的应用前景

2015-05-30黄秀勇等

科技创新与应用 2015年15期
关键词:应用场景

黄秀勇等

摘 要:“煤矿视频监控系统”是井下安防必不可少的一部分,近几年技术更新迅速。此外,智能视频分析技术炙手可热,融入各大安防体系势在必行。文章首先阐述了智能视频分析技术的行业现状与未来发展趋势,其次对智能视频的主要功能模块在煤矿中的应用前景进行具体的分析。

关键词:智能视频;煤矿监控;应用场景

引言

我国是“富煤、贫油、少气”的国家,是当今世界上第一产煤大国,2013年煤炭产量占世界的35%以上。因此,煤炭工业在我国国民经济和社会发展中占据重要地位,而搞好煤矿安全生产更是重中之重。现阶段,我国每年煤矿企业事故死亡人数高达30个左右,这一数字是美国的30-50倍之多,占全世界煤矿死亡总人数的70%,安全形势十分严峻。煤矿缺少安全监控设备、设备严重老化、可靠性差、井下工人违章作业不能有限监控等都是酿成安全事故的主要原因。

1 智能视频分析技术的发展及应用

1.1 视频监控技术的发展轨迹

监控系统经历了三代发展:第一代是简单传感器主要是红外和超声波传感器,目前已逐步淘汰或在低端使用。第二代是二维闭路电视监控,在我国广泛应用。第三代是联网式闭路电视监控。发展迅速的大型视频监控系统也导致了现在一个城市基本有动则上万多则几十万个监控镜头,工作人员根本无力管理,此时智能化系统的发展与应用,成为视频监控系统必然的首选。第四代软监控系统(智能視频监控系统)应运而生。智能视频分析技术借助计算机强大的数据处理功能,对画面中的海量数据进行高速分析。目前视频监控正向着适应更多的复杂场景、识别更多的异常行为、更低的成本、更灵活的产品形态等发展。

1.2 智能视频分析技术的非煤矿应用

智能视频分析技术有两大存在意义:一是将安防人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务中解放出来,由机器来完成这部分工作;二是在海量的视频数据中快速搜索到需要的图像。其功能主要包括图像采集、运动物体检测、多物体跟踪、行为特征分析等。智能视频分析技术被广泛应用于防恐、治安、交通、银行、能源及商业等各类场所、客户行为分析、客户服务等多种场合。

2 智能视频分析技术在煤矿安防上的应用

2.1 煤矿智能视频安防系统网络拓扑

煤矿智能视频安防系统,以智能视频分析为基础,实现全高清输入、全高清分析、全高清输出,系统实现实时分析视频,自动发出警报,自动记录事件视频。

2.2 智能视频的煤矿使用场景分析

智能视频分析基于计算机视觉(CV)技术,它能够在图像及图像描述之间建立映射关系,自动的分析和抽取视频源中的关键信息进行分析判断。如果把前端设备(如摄像机)看作是人的眼睛,则智能视频分析技术可以看作人的大脑,借助计算机的强大数据处理能力,对视频画面中海量的数据进行高速分析,为监控者提供有价值的关键信息。下面主要分析煤矿几个特殊的场景,智能视频的引入能大大提高安全生产效率。

2.2.1 基于视频监控的智能化斜井

煤矿井下的绝大多数设备安全性能较高,满足了煤矿生产的需要。但是对绞车的安全管控很少,只停留在简单的满足应用。绞车视频装置很大程度上缓解了产量与安全间的矛盾,如果再进一步将智能视频融入其中,将能大大提高绞车安全生产的效率。在绞车巷道中行车区域(轨道附近)是重要敏感区域。首先,我们在物料通道内建立一个防区,这样在有人存在时就会发出报警,我们称之为“入侵检测报警”。在绞车未启动时,设防区域关闭,减少误报。一旦绞车启动,设防区域打开,时刻监控通道内的情况,如果有人闯入,视频监控系统能迅速做出响应,与绞车PLC控制台协商及时地刹停绞车避免事故,另一方面语音提示调度员危险情况。如此实现了绞车巷全自动化,事故发生前能监控画面、事故发生时能自我急停、事故后能追究问责。这种对运动物体检测的功能包括了入侵检测、越界检测、滞留检测等,在煤矿井下包括风门内不宜滞留、皮带不能乘坐等多处可以应用。

2.2.2 井下车辆监控管理系统

随着煤矿开采自动化的普及及开发规模的不断扩大,井下车辆日益增多,对其做好有效管理监控对煤矿安全生产有十分重要的意义。在车场中引入智能视频管理系统,我们把车场图形转化成多巷道视频监控画面,利用车载摄像仪、定点摄像仪等,透过摄像仪视觉观察窗、镜头及巷道景物的关系构成投影视频图像。通过车载摄像仪通过视觉位置场景分析机车周围的动态要素,保证行车的安全。固定摄像仪则通过视频中的关联场景分析车辆的当前位置、运行轨迹、瞬时速度等。

2.2.3 井口视频人脸安检系统

严格控制下井人员数量、提升下井人员素质是煤矿生产中极其重要的一部分,井口安检系统通过实时数据和管理数据信息有效集成,可以杜绝恶行生产安全责任事故的发生。

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。利用摄像头采集含有人脸的视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸与数据库中的进行对比。这种人脸识别技术可以用到井口人员考勤系统中,每天在系统中更新当天的下井人员信息,每个矿工在下井前经过摄像头时,系统能自动识别,一方面能主动考勤,另一方面如果该员工不在当日的下井人员目录中可以及时地发出告警。

参考文献

[1]李玉良.井下车场机车视觉定位技术研究[J].煤炭科学技术,2009(4).

[2]厉丹.井下危险区域目标检测[J].煤炭学报,2013(3).

[3]童建军.国内智能视频分析监控技术的出路[J].

[4]管富秋.浅析煤矿监控系统与通信技术现状与发展方向[J].城市建设理论研究,2014(26).

作者简介:黄秀勇(1984,11-),男,江苏省兴化市,现职称:高级工程师,学历:本科,研究方向:煤矿物联网通信领域。

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