CN105929772A - 掘进作业的红外成像人体识别安全预警装置 - Google Patents

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Abstract

本发明属于掘进作业的安全预警领域，为提供一种掘进作业的红外成像人体识别安全预警技术，用于对接近掘进机械警戒区域的行人提前进行安全预警，消除人员接近危险区域的可能，杜绝因掘进作业造成的人员伤亡事故。本发明采用的技术方案是，掘进作业的红外成像人体识别安全预警装置，包括：红外热成像机芯，用于对接近掘进机械警戒区域的行人进行热成像；红外图像处理分系统，用于对红外热成像机芯采集的红外序列图像实时处理，用于对接近的行人进行探测和识别；单片机控制模块，用于接收来自于红外图像处理分系统的下行指令，根据所述下行指令控制声光告警装置、给掘进机械发送紧急停车信号。本发明主要应用于大型机械设备安全监控场合。

Description

掘进作业的红外成像人体识别安全预警装置
技术领域
本发明属于掘进作业的安全预警领域，具体涉及一种掘进作业的红外成像人体识别安全预警装置。
背景技术
掘进机械在隧道掘进、地下开采、地下厂房开挖等各种地下工程施工中发挥着越来越重要的作用，在其作业时要求不能有人员靠近掘进危险区域，但由于地下施工环境昏暗或安全意识不足等因素的影响，往往会有作业人员误入危险区域而造成不必要的伤害。针对上述问题，传统的解决方法是设立人员把守作为警戒，该种方式存在主观因素上的漏洞，其他人员仍有可能误入区域造成危险。因此，要保证掘进作业时的行人安全，要求必须能够迅速感知人员的进入并立刻做出响应。
目前，在某些掘进机械上应用的人体红外预警装置，是在掘进机械机体周围安装红外线传感器，如安装在机头或两侧，依靠人体释放的红外热量进行感应和判别。但该种方式对于接近掘进机械的热源或物体也往往易产生误报和漏报现象，尚不能对接近的行人进行准确而有效的判别，会对正常的掘进工作产生影响。因此，研究一种具有可视化、智能化的掘进作业的人体红外监测预警技术，在有人员接近掘进机械警戒区域时就提前告警，将对保证作业人员的人身安全具有重要的实际应用意义。
发明内容
为克服现有技术的不足，本发明旨在提供一种掘进作业的红外成像人体识别安全预警技术，用于对接近掘进机械警戒区域的行人提前进行安全预警，消除人员接近危险区域的可能，杜绝因掘进作业造成的人员伤亡事故。本发明采用的技术方案是，掘进作业的红外成像人体识别安全预警装置，包括：
红外热成像机芯，用于对接近掘进机械警戒区域的行人进行热成像；
红外图像处理分系统，用于对红外热成像机芯采集的红外序列图像实时处理，用于对接近的行人进行探测和识别；
单片机控制模块，用于接收来自于红外图像处理分系统的下行指令，根据所述下行指令控制声光告警装置、给掘进机械发送紧急停车信号。
还设置有由红外窗口玻璃和雨刷除尘装置构成的红外窗口防尘装置，红外窗口玻璃波长与红外热成像机芯的探测器波长相匹配，红外窗口玻璃起到隔离保护作用并具有较高的红外透过率满足成像要求；对于落在红外窗口玻璃上的灰尘采用雨刷除尘装置擦除，雨刷除尘装置的开启和关闭受控于单片机控制模块。
红外热成像机芯为制冷或者非制冷探测机芯。
红外热成像机芯：采用8-12μm长波红外波段的非晶硅探测器机芯。
红外图像处理分系统：采用小型化且具备防尘和耐热功能的小型工控机为处理平台，内置红外行人检测算法模块，所述算法模块采用机器学习的方法获取人体轮廓特征并进行训练和识别。
红外行人检测算法模块进一步包括：数字图像细节增强DDE增强处理模块、AD采样插值复原模块、帧间多级差分人体目标提取及伪目标剔除模块、区域自适应图像分割模块、轮廓方向梯度直方图特征提取模块；红外图像依次经前述模块处理后提取出实际人体图像特征向量；此外还包括：红外人体图像训练模块、图像分割处理与轮廓方向梯度直方图特征提取模块、机器学习训练模块，红外人体图像训练模块输出图像样本经图像分割处理与轮廓方向梯度直方图特征提取模块处理后，由机器学习训练模块学习训练得到人体特征向量，并与所述实际人体图像特征向量比较，判别是否有接近的行人。
单片机控制模块：具有一路串口和三路继电器接口。其中，串口用于和红外图像处理分系统进行通讯；一路继电器接口用于控制声光告警装置的开启和关闭；一路继电器接口用于控制雨刷的开启和关闭；另一路继电器接口用于提供给掘进机械先导回路紧急停车信号。
本发明的特点及有益效果是：
系统能够在黑暗的环境条件下，对接近掘进机械的行人进行热成像，通过成像来判别行人的存在，实现了行人安全预警可视化；红外图像处理分系统不是采用传统的差分几何特征进行识别，而是采用鲁棒性更好的机器学习方法进行人体识别，实现了行人安全预警智能化；采用长波红外窗口玻璃与电控雨刷结合的防护装置，即满足光学窗口成像和保护要求，同时也满足设备除尘需求。
本发明是根据地下掘进环境特点，采用红外热成像机芯、红外图像处理分系统、单片机控制模块、红外窗口防尘装置、声光告警装置进行系统集成。所涉及的关键技术均属于成熟技术，该集成模式不仅降低了系统实现的技术难度，也缩减了生产制造成本，可有效解决掘进危险区域的行人安全预警问题，实现事故有效识别和安全防控的目的。
附图说明：
图1本发明结构示意图。
图2红外图像处理分系统进行行人探测和识别流程图。
具体实施方式
本发明一种掘进作业的红外成像人体识别安全预警技术，包括：1、红外热成像机芯；2、红外图像处理分系统；3、单片机控制模块；4、红外窗口防尘装置(包括：红外窗口玻璃和雨刷除尘装置)；5、声光告警装置。
红外热成像机芯不受环境光线的影响，能够对接近掘进机械警戒区域的行人进行热成像；红外图像处理分系统能够对采集的红外序列图像实时处理，用于对接近的行人进行探测和识别；单片机控制模块接收来自于红外图像处理分系统的下行指令，用于控制声光告警装置和雨刷除尘装置的开启和关闭、用于给掘进机械发送紧急停车信号；红外窗口防尘装置由红外窗口玻璃和雨刷除尘装置组成，红外窗口玻璃波长与红外热成像机芯的探测器波长相匹配，红外窗口玻璃起到隔离保护作用并具有较高的红外透过率满足成像要求；对于落在红外窗口玻璃上的灰尘采用电控雨刷方式擦除。声光告警装置用于对发现的行人进行声光告警。
红外热成像机芯：采用长波红外成像，突出行人特征，弱化背景特征。可采用8-12μm长波红外波段的非晶硅探测器机芯，能够在黑暗的环境下获取对比度较好的人体图像；
红外图像处理分系统：采用小型化且具备防尘和耐热功能的小型工控机为处理平台，内置红外行人检测算法，算法采用机器学习的方法获取人体轮廓特征并进行训练和识别；
单片机控制模块：具有一路串口和三路继电器接口。其中，串口用于和红外图像处理分系统进行通讯；一路继电器接口用于控制声光告警装置的开启和关闭；一路继电器接口用于控制雨刷的开启和关闭；另一路继电器接口用于提供给掘进机械先导回路紧急停车信号。
红外窗口玻璃：采用覆盖8-12μm波段的氟化钡红外窗口玻璃进行保护和防尘；红外窗口玻璃外置电控雨刷除尘装置，能够对玻璃窗口灰尘进行自动清洁处理；
雨刷除尘装置：采用交流24V供电，通过继电器控制其开启和关闭；
声光告警装置：采用红光频闪高分贝声光报警灯，直流或交流供电均可，通过继电器控制其开启和关闭。
系统工作原理为：红外热成像机芯对准掘进机械警戒监测区域，红外图像处理分系统对红外热成像机芯采集的序列红外图像进行实时处理，当有人员进入该区域时，红外图像处理分系统能够进行行人探测和识别，并通过串口给单片机控制模块发送控制指令，接收到该控制指令后，单片机控制模块控制声光告警装置进行告警，并控制掘进机械紧急停车。当灰尘覆盖红外窗口玻璃时，可通过红外图像处理分系统发送指令进行雨刷除尘或通过手动开关控制雨刷除尘。
下面结合附图和具体实例进一步详细说明本发明。
如图1所示，一种掘进作业的红外成像人体识别安全预警技术，包括：(1)红外热成像机芯；(2)红外图像处理分系统；(3)单片机控制模块；(4)红外窗口防尘装置(包括：红外窗口玻璃和雨刷除尘装置)；(5)声光告警装置。
所述红外热成像机芯，可采用长波非晶硅探测器红外机芯用于人体热成像，在地下特种环境下能够获取较好的人体红外图像，实现可视化监测。采用其它非制冷探测器机芯、制冷探测器机芯等均适用。
本发明一个红外图像处理分系统实例中，采用小型化且具备防尘和耐热功能的小型工控机为处理平台，适合长时工作需求；平台内置红外行人检测算法，算法可采用机器学习的方法获取人体轮廓特征并进行训练和识别，实现智能化识别。红外图像处理分系统属于计算机处理单元，但并不局限于小型化要求；也不局限于机器学习算法，红外行人检测算法在此单元上运行均有效。
本发明一个具体实例中，如图2所示，利用数字图像细节增强DDE增强处理模块、AD采样插值复原模块、帧间多级差分人体目标提取及伪目标剔除模块、区域自适应图像分割模块、轮廓方向梯度直方图特征提取模块提取出实际人体图像特征向量；采用红外人体图像训练模块、图像分割处理与轮廓方向梯度直方图特征提取模块、机器学习训练模块，红外人体图像训练模块输出图像样本经图像分割处理与轮廓方向梯度直方图特征提取模块处理后，由机器学习训练模块学习训练得到人体特征向量，并与所述实际人体图像特征向量比较，判别是否有接近的行人。
所述单片机控制模块，单片机控制模块与红外图像处理分系统之间进行通讯，单片机接收红外图像处理分系统的控制指令，控制声光告警装置、雨刷除尘装置的开启和关闭，还控制掘进机械的紧急停车。属于一种由人体图像感知驱动的地下掘进安全预警控制系统。
本发明一个实施例安装于巷道沿线墙壁；并可以追加减振装置后安装于掘进机械机体上。适用于掘进过程中的人体接近预警应用场合。

Claims (7)

1.一种掘进作业的红外成像人体识别安全预警装置，其特征是，包括：
红外热成像机芯，用于对接近掘进机械警戒区域的行人进行热成像；
红外图像处理分系统，用于对红外热成像机芯采集的红外序列图像实时处理，用于对接近的行人进行探测和识别；
单片机控制模块，用于接收来自于红外图像处理分系统的下行指令，根据所述下行指令控制声光告警装置、给掘进机械发送紧急停车信号。
2.如权利要求1所述的掘进作业的红外成像人体识别安全预警装置，其特征是，还设置有由红外窗口玻璃和雨刷除尘装置构成的红外窗口防尘装置，红外窗口玻璃波长与红外热成像机芯的探测器波长相匹配，红外窗口玻璃起到隔离保护作用并具有较高的红外透过率满足成像要求；对于落在红外窗口玻璃上的灰尘采用雨刷除尘装置擦除，雨刷除尘装置的开启和关闭受控于单片机控制模块。
3.如权利要求1所述的掘进作业的红外成像人体识别安全预警装置，其特征是，红外热成像机芯为制冷或者非制冷探测机芯。
4.如权利要求1所述的掘进作业的红外成像人体识别安全预警装置，其特征是，红外热成像机芯采用8-12μm长波红外波段的非晶硅探测器机芯。
5.如权利要求1所述的掘进作业的红外成像人体识别安全预警装置，其特征是，红外图像处理分系统：采用小型化且具备防尘和耐热功能的小型工控机为处理平台，内置红外行人检测算法模块，所述算法模块采用机器学习的方法获取人体轮廓特征并进行训练和识别。
6.如权利要求5所述的掘进作业的红外成像人体识别安全预警装置，其特征是，红外行人检测算法模块进一步包括：数字图像细节增强DDE增强处理模块、AD采样插值复原模块、帧间多级差分人体目标提取及伪目标剔除模块、区域自适应图像分割模块、轮廓方向梯度直方图特征提取模块；红外图像依次经前述模块处理后提取出实际人体图像特征向量；此外还包括：红外人体图像训练模块、图像分割处理与轮廓方向梯度直方图特征提取模块、机器学习训练模块，红外人体图像训练模块输出图像样本经图像分割处理与轮廓方向梯度直方图特征提取模块处理后，由机器学习训练模块学习训练得到人体特征向量，并与所述实际人体图像特征向量比较，判别是否有接近的行人。
7.如权利要求1所述的掘进作业的红外成像人体识别安全预警装置，其特征是，单片机控制模块：具有一路串口和三路继电器接口。其中，串口用于和红外图像处理分系统进行通讯；一路继电器接口用于控制声光告警装置的开启和关闭；一路继电器接口用于控制雨刷的开启和关闭；另一路继电器接口用于提供给掘进机械先导回路紧急停车信号。
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