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易燃易爆油气体的智能安检系统

2019-11-14许连望

闽江学院学报 2019年5期
关键词:易燃易爆人脸报警

许连望,陈 冲

(福州大学电气工程与自动化学院,福建 福州 350116)

目前,世界各国都对重要场所、重大活动,如要害部门、机场、铁路、地铁、重大国际赛事、国事活动、重大庆典活动等加强了以防爆为主的安全检查[1]。易燃易爆油气体在人们的日常生产生活中被大量使用,此类爆炸物成为了实施恐怖活动的新的手段[2-3]。目前,针对此类爆炸物的安检探测手段,按照技术原理主要分为3大类:中子探测、电磁波探测、电化学探测。中子探测技术精度高,但存在设备价格昂贵以及放射性残留严重等问题,不利于大面积推广。电磁波探测技术具有无损检测、能对危险品进行准确定位等优势,是目前运用最广泛的安检技术之一,但该技术存在过检速度慢,无法穿透高密度物质等问题。电化学探测技术探测灵敏度高、设备便携性强、检测效率高、适用于人流量大的场合,是未来挥发性易燃易爆油气体安检的重要发展方向。基于电化学探测技术,国内有学者设计了一款车内可燃气体监测报警系统,通过利用持续时间算法、阈值报警方法,实现了危险物品的检测[4]。基于此,本文设计了一种易燃易爆油气体安检系统,通过人脸抓拍、分级报警、神经网络、高灵敏度电化学传感探头、循环风道等软硬件的设计使用,实现易燃易爆油气体的快速高效安检。

1 系统整体设计方案

易燃易爆油气体安检系统要求能对受检人员进行快速检测,当受检人员通过系统时,系统能及时发现易燃易爆油气体浓度值的异常变化并发出报警。此外,系统应当尽可能减少周围环境对安检产生的误报警和漏报警。系统的功能需求有:能够识别人体;能快速探测受检人员通过时的易燃易爆油气体浓度;探测灵敏度可调节;具有分级报警功能;能够给安检人员发出警报;发生报警时能抓拍受检人员面部情况。根据系统功能需求,将易燃易爆油气体安检系统设计由以下部分构成:人脸抓拍模块;易燃易爆油气体监测模块。其中易燃易爆油气体监测模块又分为控制终端和易燃易爆油气体安检门,控制终端主要实现探测灵敏度的调节和产生声光报警功能,安检门利用循环风道实现对受检人员的快速检测。为方便安装使用,以上模块均采用NRF2401无线收发模块进行短距离无线通讯。

系统的整体工作流程为:受检人员通过安检门前,人体传感器检测到人体并发出控制信号给单片机,单片机控制安检门检测功能开启。当受检人员通过安检门时,循环风道系统将安检门内部分混合气体传送至传感器进行分析,传感器将分析结果转换为电压信号。电压信号经过单片机处理后,利用BP神经网络与阈值法判断是否产生报警信号。一旦产生报警信号,单片机将通过NRF2401模块同时向控制终端及人脸抓拍模块发送消息。控制终端接收到报警信号后立即产生声光报警,警示安检人员进行手检,人脸抓拍模块接收到报警信号后立即进行人脸抓拍并保存至本地,供后期分析处理。

2 循环风道设计

2.1 泄漏量

若将酒精灌装入瓶口为PCO1881[5]瓶口的瓶内,当酒精在瓶口支承环上留有残余时,酒精的挥发面积为:

S=π·[(Z/2)2-(E/2)2]。

(1)

在16 ℃环境下,根据易挥发液体蒸发源模式方程可得酒精蒸发的质量流量式(2),式(2)中KC为传质系数,M为蒸发物质摩尔质量,Psat为16℃下乙醇的饱和蒸汽压,R为摩尔气体常数,T为开氏温度。

Q=KCMSPsat/(RT)。

(2)

系统采用24 V/4 000 r·min-1/(4.16 m3·min-1)直流风扇,风扇每秒进风量为V=0.069 m3,则每秒酒精挥发后形成的气团密度为:

ρ1=Q/V,

(3)

在16℃环境及标准状况下,干燥空气的密度为:

ρ2=1.222 kg/m3,

(4)

混合气团中酒精的浓度为:

ρ1/ρ2=395.7×10-6。

(5)

费加罗TGS2620系列传感器最低探测浓度为50×10-6,满足检测要求。

图1 易燃易爆油气体安检门Fig.1 Flammable and explosive oil gas security gate

2.2 循环风道设计

为了提高检测精度,系统采用循环风道设计,将大部分易燃易爆油气体挥发气团送入监测单元。如图1所示,易燃易爆油气体安检门设计为双侧立柱形式,每侧立柱上有6个风扇及两个监测单元。靠安检通道侧8个风扇构成上下两组循环风道,对人体进行全面检测。此外,立柱背面设有排气扇,能够将前次检测气团排出安检门,保证每位受检人员检测时的独立性。

3 系统硬件设计

系统硬件主要由3个模块构成:人脸抓拍模块,易燃易爆油气体安检门,易燃易爆油气体监测终端。人脸抓拍模块主由高清摄像头、单片机控制电路及无线通信模块构成。安检门主要由监测单元、人体感应模块及风扇构成,每个监测单元包含单片机控制电路、风扇驱动电路、传感器及其信号采集电路、无线通信模块等,由于安检门内部各模块采用不同电压供电,故需设计电源电路以满足工作需求。易燃易爆油气体监测终端包含声光报警电路、无线通信模块等,当系统产生报警时终端会给予安检员提示。图2所示为系统硬件模块图。

图2 系统硬件模块图Fig.2 System hardware module diagram

3.1 电源电路

系统使用多个模块实现整体的安检功能,而各个模块的电压等级不同,因此需要对系统电源电路进行设计,以满足工作需求。低压差线性稳压器(LDO)具有低成本、低噪声、外围电路简单等优点,广泛应用于各类电子产品[6],但压差较大时不宜使用LDO,因此采用开关电源来实现较大压差的电平转换。系统采用市电220 V供电,220 V电源引入后经电源适配器转为24 V驱动风扇,最终采用开关电源模块及LDO实现5 V及3.3 V供电。为防止电压及电流过大对电路产生影响,需要在电路前端加入保护电路。电源电路如图3所示。

图3 系统电源电路Fig.3 System power circuit

图4 信号处理电路图Fig.4 Signal processing circuit

3.2 信号处理电路

当系统检测到易燃易爆油气体分子时,传感器探头输出电压随易燃易爆油气体分子浓度变化。由于输出电压为模拟量微小信号,容易受安检现场环境干扰,因此需要对输出电压信号进行增强驱动能力及低通滤波处理,以保证检测的准确性。信号处理电路如图4所示。此处低通滤波器截止频率为159.2 Hz。

4 系统软件设计

4.1 系统主程序设计

易燃易爆油气体安检系统软件设计分为3个部分:安检门部分,控制终端部分,人脸抓拍部分。安检门部分是易燃易爆油气体的检测部分,主要实现安检过程中易燃易爆油气体挥发浓度采集及后续处理等功能。当安检门监测到有受检人员即将进入安检区域时,控制背面排风扇排出前次检测气团并启动此次检测,若检测到气体浓度值超标,则调用无线通讯程序将报警信号及抓拍信号分别传送至控制终端部分及人脸抓拍部分。控制终端部分主要实现报警显示、气体浓度显示及灵敏度调节等功能。控制终端实时显示安检门检测到的气体浓度信息,当接收到安检门传来的报警信号后,控制终端将产生声光报警以提示安检人员。人脸抓拍部分主要实现现场图像的抓拍保存及人脸提取保存功能。当人脸抓拍部分接收到安检门传来的报警信号后,人脸抓拍模块对安检区域进行图像抓拍及保存,再通过内部处理程序提取图像中的人脸信息进行保存,供后续使用。各部分程序流程图如5所示。

图5 系统软件流程图Fig.5 Software flow diagram

4.2 BP神经网络

BP神经网络适合于求解人们难以找到求解规则的问题,其在模式识别方面相对于其他算法有明显优势[7],因此,将BP神经网络用于易燃易爆油气体的探测将有利于滤除检测过程中产生的干扰。BP神经网络是以网络误差平方和为目标函数、采用梯度下降法改变各个权值Wi来计算目标函数的最小值[8]。BP神经网络结构图如图6所示,神经元结构图7所示。

图6 BP神经网络结构图Fig.6 BP neural network structure diagram

图7 神经元结构图Fig.7 Neuron structure diagram

图7中,f(x)为神经元的激活函数,在此类应用中一般采用Sigmoid函数:

f(x)=1/(1+e-μx),

(6)

对于单一的神经元,其输出为:

y=f(∑Xi·Wi-θ)。

(7)

BP神经网络主要是通调节各个神经元的权值Wi来实现目标函数的最小化。对于一个隐含层含有多个神经元的BP神经网络,当给予训练样本训练后,其W的调节过程如下:

(8)

其中α为学习率,Dij(n)为下降的梯度:

(9)

(10)

(11)

其中X为给定训练样本的输入,Y为给定训练样本的输出。为增加系统报警准确性及减小系统误报率,所提供的训练样本为报警时易燃易爆油气体浓度的方差、均方根、峭度。系统采取三层神经网络的训练,根据经验公式(12)确定隐含层神经元数。

(12)

其中n为隐含层神经元数,m为网络输入数,l为网络输出数,a为1~10之间的常数。通过试验测试,当n选取为11时,系统整体的输出均方误差为最小。为检验训练后系统的可行性,利用样本对系统进行测试,测试数据的期望输出与实际输出如表1所示。系统训练后输出1±0.3为正常信号,输出2±0.3为危险信号,输出3±0.3为干扰信号。

表1 测试数据的期望输出和实际输出

如表2所示,为验证系统的实际使用情况,选取6组数据对系统进行测试,样本1~2为无人时设备的检测值,样本3~4为人携带酒精通过安检系统时设备获取的检测值,样本5~6为身上喷有香水的人通过安检系统时设备获取的检测值。

表2 系统测试结果

4.3 分级报警

传统的易燃易爆油气体探测设备采用的是“固定阈值门限报警方法”,对该类危险物质的探测不能根据危险物浓度判定其危害程度,因此,系统设计采用了分级报警策略,通过检测分析危险油气体的泄漏量来判定危险等级,从而让安检员根据不同报警等级作出相应处理。图8为TGS2620传感器灵敏度特性图,其中R0为300×10-6乙醇中传感器电阻值,Rs为各种浓度气体中的传感器电阻值。图9为传感器采样电路。系统共设置三级报警,输入电压信号Usi随气体浓度升高而升高,当Usi达到各级报警阈值时,系统产生不同声光报警以提示安检人员介入,按照不同报警等级进行处理。

图8 TGS2620传感器特性曲线图Fig.8 TGS2620 sensor characteristic curve diagram

图9 传感器采样电路Fig.9 Sensor sampling circuit

4.4 Harr型特征实现人脸检测

Harr型特征是Viola等人提出的一种简单矩形特征[9]。如图10所示,Harr特征值定义为黑色矩形和白色矩形区域里灰度总和的差值,因此,Harr型特征能够有效反应图像局部的灰度信息。由于人脸存在以下两个重要特征:眼睛区域往往比鼻子和脸颊区域更黑暗;眼睛所在的位置比鼻梁更暗[10]。这使得Harr型特征能够在人脸检测方面有广泛应用。

当系统发生报警并抓拍完一副图像后,系统使用Harr特征对图像进行检测。由于只需要抓拍受检人员,而受检人员位置相对固定,因此只需要将矩形检测区域放置于图像固定位置,这将极大减少整体的计算量。得到图像的Harr特征后,再将这些特征与分类器进行不断比较,进一步筛选出人脸图像。抓拍效果图如图11所示。

图10 Harr型特征Fig.10 Harr features

图11 抓拍效果图Fig.11 Captured picture

5 系统测试

系统在地铁安检口安装并进行多次测试,当受检人员携带自己灌装的酒精、汽油通过安检门时,系统能在1 s内探测到易燃易爆油气体浓度超标并发生报警,与此同时摄像头能抓拍并保存现场及人脸图片。当受检人员打开瓶盖通过安检门时,系统能在0.5 s内探测到易燃易爆油气体浓度超标,在达到二级、三级报警阈值时,系统产生声光更为急促的二、三级报警提示手检人员。在无异常状况下,受检人员通过安检门的时间约为1.3 s/人,能够实现快速安检。

6 结语

设计了一种易燃易爆油气体安检系统,系统采用循环风道及TGS2620传感器实现对受检人员的快速安检。在系统发出报警时,能够通过无线信号控制人脸抓拍模块抓拍现场人脸情况,供后期分析处理。系统通过采用人体感应模块、BP神经网络算法、分级报警机制等有效降低了误报率及漏报率。整个系统通过无线模块进行连接,安装快捷方便,在易燃易爆油气体安检方面具有良好的应用前景。

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