CN108234043A - 一种煤矿井下关键区域人员闯入监测系统及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种煤矿井下关键区域人员闯入监测系统及其方法，包括井下无线接入点、CSI信息接收器及井上监测服务器；所述井下无线接入点安装在所述井下关键区域内，所述CSI信息接收器采集所述井下无线接入点的CSI信息并通过井下无线网络传输至所述井上监测服务器；所述井上监测服务器对所述CSI信息进行处理，并与所述井上监测服务器内预设的无人和有人情况下的CSI信息处理结果进行比对，判断是否有人员闯入。本发明使用无线接入点物理层的信道状态信息作为监测手段，用来监测是否有人员闯入。使用的设备简单，在一些矿井甚至只需要一些简单的改造既可以完成系统部署。系统的部署成本低廉，监测准确度高。

Description

一种煤矿井下关键区域人员闯入监测系统及其方法
技术领域
本发明涉及煤矿井下监控领域，具体涉及一种煤矿井下关键区域人员闯入监测系统及其方法，具体是通过使用无线接入点物理层信息为探测手段，监测在关键区域是否有人员非法闯入，从而保护关键区域安全。
背景技术
煤矿井下区域繁多，环境复杂，有些区域用来存放关键的物质设备，在没有得到相关授权的情况下，禁止任何人员进入该区域，因此这些关键区域需要重点监控。传统的监控手段主要有视频监控，红外监控等。然后由于井下光线照度差，无法传输清晰的视频内容，甚至在一些区域由于存放物资的特殊性，在区域内部不能按照监控摄像头，如区域内放置密码箱等。在这种区域能常常是采用红外作为监控的手段，但是红外线受到收发位置的限制，存在许多监测盲区，无法保证监控准确性。因此需要一种无盲区的人员入侵监测系统。
发明内容
本发明根据上述问题，使用无线接入点的CSI信息(Channel State Information,CSI)作为人员作为判定是否有人员闯入的判断依据，提出一种煤矿井下关键区域人员闯入监测系统及其方法。特别适用于由于环境不利理想，视频监测系统无法拍摄出准确画面以及由于监测区域特殊性不能按照视频监控等场景。
技术方案：
一种煤矿井下关键区域人员闯入监测系统，包括井下无线接入点、CSI信息接收器及井上监测服务器；所述CSI信息接收器采集所述井下无线接入点的CSI信息并通过井下无线网络传输至所述井上监测服务器；所述井上监测服务器对所述CSI信息进行处理，并与所述井上监测服务器内预设的无人和有人情况下的CSI信息处理结果进行比对，判断是否有人员闯入。
一种煤矿井下关键区域人员闯入监测系统的监测方法，包括步骤：
S101，通过CSI信息接收器采集监控区域内无人情况下的CSI信息，根据无线接入点使用的OFMD技术，采集到的CSI信息由30个子载波构成，子载波由幅度和相位组成，形式如公式(1)所示：
H＝[H1,H2,H3,...,Hs]T (1)
S102，将采集到的CSI信息发送至井上监测服务器上，并进行处理，具体过程如下：
将采集到的CSI信息按指定的时间序列放到矩阵中，并进行中值滤波得到滤波后的数据||H||k，k表示时间序列的长度；
对||H||k进行奇异值分解，得到k个奇异值；
按照从大到小对奇异值进行排序，最后将最大奇异值与所有奇异值和的比值作为人员闯入模型的输入的特征值；
S103，根据S101和S102得到无人情况下的特征值；
S104，人员以不同速率进入监测区域，模拟人员闯入场景；分别采集监控区域内的CSI信息，并根据S102进行处理，得到人员闯入场景的特征值；
S105，将步骤S103和步骤S104得到两种特征值使用分类算法进行训练，得到人员闯入判别模型；
S106，实时采集CSI信息，并根据S102对采集到的CSI信息进行处理得到相应的特征值；将该特征值输入至步骤S105得到的人员闯入判别模型中，进行预测，根据预测的结果判定是否在监控区域有人员闯入。
所述S105的分类算法采用深度置信网络。
有益效果：本发明使用无线接入点物理层的信道状态信息作为监测手段，用来监测是否有人员闯入。使用的设备简单，在一些矿井甚至只需要一些简单的改造既可以完成系统部署。系统的部署成本低廉，监测准确度高。
附图说明
附图1是人员闯入监测系统示意图；
附图2是人员闯入监测系统实现方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。
本发明设计了一种基于天线多入多出技术(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)技术和正交频分复用技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)的人员闯入监测系统及其方法。
如附图1所示，本发明的井下关键区域人员闯入监测系统主要由井上和井下两个部分组成；井下部分包括井下无线接入点和CSI信息接收器，井上部分为井上监测服务器；井下无线接入点安装在关键区域内，主要负责发送CSI信息；CSI信息接收器将接受到的CSI信息通过井下工业以太网传输到井上监测服务器，由井上监测服务器进行分析处理，实现是否有人员闯入的判定。
结合附图2介绍本发明实例技术实施过程，本发明实现主要分为两个部分，一个是离线训练，一个在线预测。包括如下步骤：
离线训练部分：
S101，采集监控区域内无人情况下的CSI信息，根据无线接入点使用的OFMD技术，采集到的CSI信息由30个子载波构成，子载波由幅度和相位组成，形式如公式(1)所示：
H＝[H1,H2,H3,...,Hs]T (1)
S102，将采集到的CSI信息发送至井上监测服务器上，并进行处理，详细处理过程如下：
将采集到的CSI信息按指定的时间序列放到矩阵中，时间序列是指：连续的数据包个数，因此采样的间隔是固定的，数据包的个数是随着时间增加的，所以是按照时间序列；然后对采集到的CSI信息数据进行中值滤波，为了方便表述使用||H||k表示滤波后的数据，k表示时间序列的长度，然后对||H||k进行奇异值分解，得到k个奇异值，按照从大到小的数据对奇异值进行排序，最后将最大奇异值与所有奇异值和的比值作为人员闯入模型的输入的特征值，并将在此种场下下得到的特征值标记为+1，使用Φ1来表示；
S103，由于无线接入点和CSI信息接收器使用的多天线MIMO技术，根据步骤S102可以得到多组特征值，在本发明的实例中，无线接入点的发射天线数为2，CSI信息接收器的接收天线数为3，因此可以得到六组特征值，与S102相同，将在此种场景下得到的六组特征值标记为1，使用来表示；
S104，技术人员以不同速率进入监测区域，模拟人员闯入场景，CSI信息接收器将此时采集到的CSI信息发送至井上监控服务器上，采用步骤S102和S103中对相同的信息处理方式对此时采集到的CSI进行处理并将在此种情况下得到的特征值标记为-1，使用来表示；
S105，井上监控服务器将步骤S103和步骤S104得到的带有两种不同标记的数据使用分类算法进行训练，得到人员闯入判别模型，用于在线预测部分的判别；在本发明中，分类算法采用深度置信网络；
在线预测部分：
S106，CSI信息接收器采集CSI信息，并将采集到的CSI信息发送到井上监测服务器；井上监测服务器按照步骤S102对CSI信息进行处理，此时处理得到的特征值信息没有标记，使用Φ来表示实际得到的特征信息，将Φ输入到井上监测服务器的人员闯入判别模型中，进行预测，根据预测的结果判定是否在监控区域有人员闯入。
以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换(如数量、形状、位置等)，这些等同变换均属于本发明的保护。

Claims (3)

1.一种煤矿井下关键区域人员闯入监测系统，其特征在于：包括井下无线接入点、CSI信息接收器及井上监测服务器；所述井下无线接入点安装在所述井下关键区域内，所述CSI信息接收器采集所述井下无线接入点的CSI信息并通过井下无线网络传输至所述井上监测服务器；所述井上监测服务器对所述CSI信息进行处理，并与所述井上监测服务器内预设的无人和有人情况下的CSI信息处理结果进行比对，判断是否有人员闯入。
2.一种应用权利要求1所述的煤矿井下关键区域人员闯入监测系统的监测方法，其特征在于：包括步骤：
S101，通过CSI信息接收器采集监控区域内无人情况下的CSI信息，根据无线接入点使用的OFMD技术，采集到的CSI信息由30个子载波构成，子载波由幅度和相位组成，形式如公式(1)所示：
H＝[H1,H2,H3,...,Hs]T (1)
S102，将采集到的CSI信息发送至井上监测服务器上，并进行处理，具体过程如下：
将采集到的CSI信息按指定的时间序列放到矩阵中，并进行中值滤波得到滤波后的数据||H||k，k表示时间序列的长度；
对||H||k进行奇异值分解，得到k个奇异值；
按照从大到小对奇异值进行排序，最后将最大奇异值与所有奇异值和的比值作为人员闯入模型的输入的特征值；
S103，根据S101和S102得到无人情况下的特征值；
S104，人员以不同速率进入监测区域，模拟人员闯入场景；分别采集监控区域内的CSI信息，并根据S102进行处理，得到人员闯入场景的特征值；
S105，将步骤S103和步骤S104得到两种特征值使用分类算法进行训练，得到人员闯入判别模型；
S106，实时采集CSI信息，并根据S102对采集到的CSI信息进行处理得到相应的特征值；将该特征值输入至步骤S105得到的人员闯入判别模型中，进行预测，根据预测的结果判定是否在监控区域有人员闯入。
3.根据权利要求2所述的监测方法，其特征在于：所述S105的分类算法采用深度置信网络。
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