CN115019259A - 一种智慧矿山的ai图像识别监管方法及系统 - Google Patents

一种智慧矿山的ai图像识别监管方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种智慧矿山的AI图像识别监管方法及系统，包括如下步骤：在若干个待监控区域设置若干个不同角度的摄像设备，通过所述摄像设备实时获取所述待监控区域的监控视频；对同一所述监控视频内的画面按灰度差异划分特征提取区域；对于不同的所述待监控区域、以及同一所述监控视频内的不同特征提取区域设定不同的特征提取参数；通过卷积神经网络基于所述特征提取参数对不同的所述待监控区域的监控视频进行特征提取，以获取待分析特征；若所述待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警。

Description

一种智慧矿山的AI图像识别监管方法及系统
技术领域
本发明涉及智慧矿山技术领域，尤其涉及一种智慧矿山的AI图像识别监管方法及系统。
背景技术
21世纪各种现代技术飞速发展，矿山数字化、智慧化已成为现代矿山建设的重要标志。信息技术、定位技术、通讯技术和自动化技术的迅速发展和应用，深刻地影响和改变着传统矿业沿袭百年的生产工艺和组织管理模式。
目前，部分智慧矿山地质条件复杂，深部开采导致矿井灾害频发。在信息化系统的建设上，面临的主要问题有：缺乏总体建设标准，煤矿企业的建设规划水平参差不齐，导致建设的很多系统功能不完善、可操作性差，低水平重复建设现象严重；信息资源和系统集成存在困难，“数字鸿沟”和“信息孤岛”现象严重，难以形成统一的信息资源，各系统产生的数据无法得到深度利用。
煤矿企业是一个复杂多变的人-机-环境系统，具有人员多、设备多、作业分散、分布面广、自然条件恶劣、不安全因素多、作业环境复杂、管理困难等特点。
发明内容
为了克服上述技术缺陷，本发明的目的在于提供一种能主动识别工作中的危险事件的智慧矿山的AI图像识别监管方法及系统。
本发明公开了一种智慧矿山的AI图像识别监管方法，包括如下步骤：在若干个待监控区域设置若干个不同角度的摄像设备，通过所述摄像设备实时获取所述待监控区域的监控视频；对同一所述监控视频内的画面按灰度差异划分特征提取区域；对于不同的所述待监控区域、以及同一所述监控视频内的不同特征提取区域设定不同的特征提取参数；通过卷积神经网络基于所述特征提取参数对不同的所述待监控区域的监控视频进行特征提取，以获取待分析特征；若所述待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警。
优选的，所述若所述待分析特征符合预设监管特征清单里的内容包括：若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容；若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员在作业设备区域停留超过预设时长这一内容；若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的预设时间内作业设备区域是否无人这一内容；若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员未戴安全帽这一内容；若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员是否未佩戴自救器这一内容；若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的作业设备出现明火这一内容。
优选的，所述判断所述待分析特征是否符合所述预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容中的所述作业设备区域包括皮带机、运输车；所述若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员在作业设备区域停留超过预设时长这一内容中的所述作业设备区域包括轨道；所述若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的预设时间内作业设备区域是否无人这一内容中的所述作业设备区域包括调度室、监控室。
优选的，所述若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警包括：获取每一所述作业设备区域所对应的人员白名单清单和人员黑名单清单；实时获取所述人员白名单清单和人员黑名单清单内所包含的人员的定位；当所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容，且所述人员黑名单清单内所包含的人员的定位位于所述作业设备区域，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警。
优选的，所述当所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容，且所述人员黑名单清单内所包含的人员的定位位于所述作业设备区域，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警包括：当在预设时段内，所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容，且所述人员黑名单清单内所包含的人员的定位位于所述作业设备区域，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警。
优选的，所述若所述待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警还包括：随即启动人脸识别以对所述待分析特征中的人脸进行识别以获取该人员的身份，并对该人员标记违规标识。
优选的，所述违规标识包括若干等级；所述对该人员标记违规标识包括：当检测到该人员已经被标记所述违规标识后，则对该违规标识在当前等级的基础上上再加一级。
优选的，所述若所述待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警还包括：随即启动人脸识别以对所述待分析特征中的人脸进行识别以获取该人员的身份，当检测到该人员被标记的所述违规标识的等级越高，则所述报警的等级越高。
本发明还公开了一种种智慧矿山的AI图像识别监管系统，包括摄像设备、视频处理模块、神经网络模块、和报警模块；所述摄像设备设置在若干个待监控区域设置若干个不同角度，通过所述摄像设备实时获取所述待监控区域的监控视频；通过所述视频处理模块对同一所述监控视频内的画面按灰度差异划分特征提取区域；在所述神经网络模块内对于不同的所述待监控区域、以及同一所述监控视频内的不同特征提取区域设定不同的特征提取参数；通过所述神经网络模块基于所述特征提取参数对不同的所述待监控区域的监控视频进行特征提取，以获取待分析特征；所述报警模块判断若所述待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警。
优选的，还包括人脸识别模块；若所述待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，则随即启动人脸识别以对所述待分析特征中的人脸进行识别以获取该人员的身份，并对该人员标记违规标识；当检测到该人员已经被标记所述违规标识后，则对该违规标识在当前等级的基础上上再加一级；当检测到该人员被标记的所述违规标识的等级越高，则所述报警的等级越高。
采用了上述技术方案后，与现有技术相比，具有以下有益效果：
1.通过实时视频结合AI识别技术俩识别工作中的危险事件，及时报警，有效防止危险事件的发生；结合人脸识别，可识别相应危险事件所实施的人员，对该人员进行违规标记，便于后续处罚和安全教导；
2.对同一监控视频内的画面按灰度差异划分特征提取区域，并且对于不同的待监控区域、以及同一监控视频内的不同特征提取区域设定不同的特征提取参数，适用于矿井下的复杂、光照不足的情况，识别准确度更高。
附图说明
图1为本发明提供的智慧矿山的AI图像识别监管方法的流程图；
图2为本发明提供的智慧矿山的AI图像识别监管系统的一种优选实施例。
具体实施方式
以下结合附图与具体实施例进一步阐述本发明的优点。
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。因此，“模块”与“部件”可以混合地使用。
参见附图1，本发明公开了一种智慧矿山的AI图像识别监管方法，包括如下步骤：
S100、在若干个待监控区域设置若干个不同角度的摄像设备，通过摄像设备实时获取待监控区域的监控视频；
S200、对同一监控视频内的画面按灰度差异划分特征提取区域；
S300、对于不同的待监控区域、以及同一监控视频内的不同特征提取区域设定不同的特征提取参数；
S400、通过卷积神经网络基于特征提取参数对不同的待监控区域的监控视频进行特征提取，以获取待分析特征；
S500、若待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，则立即分别在所对应的监控区域内和中控中心进行报警。
进一步的，预设监管特征清单里的内容包括：人员进入作业设备区域这一内容、人员在作业设备区域停留超过预设时长这一内容、预设时间内作业设备区域是否无人这一内容、人员未戴安全帽这一内容、人员是否未佩戴自救器这一内容、作业设备出现明火这一内容。
具体的，人员进入作业设备区域这一内容用于监管人员违章乘坐皮带机识别或靠近运输车，在实施过程中，可以以若干个固定角度的监控视频为数据源，通过AI识别，实时监控指定区域是否有人员进入，一旦发现人员进入禁区，立即推送报警信息至中控中心。进一步的，还可以截取相关截图发送至中控中心进行提前知晓和确认。
该内容优选采用2个固定位置的摄像设备。优选的摄像设备位置：带式输送机、上仓皮带机头。
人员在作业设备区域停留超过预设时长这一内容用于以监控视频为数据源，实时监测在检验调度室/监控室摄像机可视范围内是否有人员在指定区域停留时间过长，一旦出现逗留时间过长的情况，则立即推送报警信息至中控中心。进一步的，还可以截取相关截图发送至中控中心进行提前知晓和确认。
该内容优选采用1个固定位置摄像头，推荐摄像头位置：轨道位置。
预设时间内作业设备区域是否无人这一内容用于以监控视频为数据源，实时监测在检验调度室/监控室摄像机可视范围内、指定时间段内是否有员工在岗，一旦发生无人在岗状况，立即推送报警信息至中控中心。进一步的，还可以截取相关截图发送至中控中心进行提前知晓和确认。
该内容优选采用2个固定位置摄像头，优选的摄像设备的位置：调度室/监控室。
人员未戴安全帽这一内容用于以监控视频为数据源，实时检测视频中未戴安全帽的人员，并推送报警信息至中控中心。进一步的，还可以截取相关截图发送至中控中心进行提前知晓和确认。
该内容优选采用3个固定位置摄像设备，优选的摄像设备的位置：综掘工作面、副井底车场、装载间。
人员是否未佩戴自救器这一内容用于以监控视频为数据源，在视频监控的可视范围内一旦监测到下井人员没有佩戴自救器，立即推送报警信息至中控中心。进一步的，还可以截取相关截图发送至中控中心进行提前知晓和确认。
该内容优选采用1个固定位置摄像头，推荐摄像头位置：副井口入口。
作业设备出现明火这一内容用于以监控视频为数据源，监测一旦发现设备出现明火特征，立即推送报警信息至中控中心。
该内容优选采用1个固定位置摄像头，优选的摄像设备的位置：中央变电所。
较佳的，除了在中控中心进行报警，还可以在危险事件所发生的监控区域内进行报警，以及时警示正在进行危险事件的相关人员，以及附近的人员以及时进行干预。
较佳的，对于所监控的人员进入作业设备区域这一内容，还可以进一步的设置每一作业设备区域所对应的人员白名单清单和人员黑名单清单，中控室可实时获取人员白名单清单和人员黑名单清单内所包含的人员的定位。
当待分析特征符合预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容，且分析到人员黑名单清单内所包含的人员的定位位于作业设备区域，则说明被限制人员进入了该区域，则立即分别在所对应的监控区域内和中控中心进行报警。
较佳的，为了减少工作量，可以仅实时监控分析人员黑名单清单内所包含的人员的定位。
较佳的，还可以设置限制时段，例如，当在预设时段内，待分析特征符合预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容，且人员黑名单清单内所包含的人员的定位位于作业设备区域，则立即分别在所对应的监控区域内和中控中心进行报警。即，仅在限制时段内对人员黑名单人员进行限制，其他时间可以不做限制，或是等级不同的限制(对应等级不同的报警)。
较佳的，在向中控中心发送报警信息后，还随即启动人脸识别以对待分析特征中的人脸进行识别以获取该人员的身份，并对该人员标记违规标识。
该违规标识可用于后续的人员处罚记录。
较佳的，违规标识包括若干等级。对人员进行违规标识的标记时，当检测到该人员已经被标记违规标识后，则对该违规标识在当前等级的基础上上再加一级。
相应的，在报警时，当检测到该人员被标记的违规标识的等级越高，则报警的等级越高。
本发明还公开了一种种智慧矿山的AI图像识别监管系统，包括摄像设备、视频处理模块、神经网络模块、和报警模块。
摄像设备设置在若干个待监控区域设置若干个不同角度，通过摄像设备实时获取待监控区域的监控视频，通过视频处理模块对同一监控视频内的画面按灰度差异划分特征提取区域，在神经网络模块内对于不同的待监控区域、以及同一监控视频内的不同特征提取区域设定不同的特征提取参数，通过神经网络模块基于特征提取参数对不同的待监控区域的监控视频进行特征提取，以获取待分析特征，报警模块判断若待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，则立即分别在所对应的监控区域内和中控中心进行报警。
该神经网络模块通过训练大量采集的标注样本，并对基于GPU的深度学习模型训练和参数调优，以实现更准确的识别效果。
一种优选的，参见附图2，可以在神经网络模块中，按不同的预设监管特征清单里的内容来划分处理模块，例如对于人员进入作业设备区域这一内容可以划分为人员违章行为智能分析模块；对于人员未戴安全帽这一内容可以划分为工作区域安全帽佩戴智能分析模块；对于预设时间内作业设备区域是否无人这一内容可以划分为岗位脱岗智能分析模块；对于人员在作业设备区域停留超过预设时长这一内容可以划分为轨道逗留行为智能分析模块；对于作业设备出现明火这一内容可以划分为重点区域烟火智能分析模块；对于人员白名单清单和人员黑名单清单也可以单独划分为一个处理模块，例如人员白名单分析模块。
优选的，还包括人脸识别模块，通过人脸识别模块对人员进行识别，以与危险事件的实施者进行关联，便于后续管理和报警。
具体的，若待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，则随即启动人脸识别以对待分析特征中的人脸进行识别以获取该人员的身份，并对该人员标记违规标识。若检测到该人员已经被标记违规标识，则对该违规标识在当前等级的基础上上再加一级。在报警时，当检测到该人员被标记的违规标识的等级越高，则报警的等级也越高。
应当注意的是，本发明的实施例有较佳的实施性，且并非对本发明作任何形式的限制，任何熟悉该领域的技术人员可能利用上述揭示的技术内容变更或修饰为等同的有效实施例，但凡未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改或等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种智慧矿山的AI图像识别监管方法，其特征在于，包括如下步骤：
在若干个待监控区域设置若干个不同角度的摄像设备，通过所述摄像设备实时获取所述待监控区域的监控视频；
对同一所述监控视频内的画面按灰度差异划分特征提取区域；
对于不同的所述待监控区域、以及同一所述监控视频内的不同特征提取区域设定不同的特征提取参数；
通过卷积神经网络基于所述特征提取参数对不同的所述待监控区域的监控视频进行特征提取，以获取待分析特征；
若所述待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警。
2.根据权利要求1所述的AI图像识别监管方法，其特征在于，所述若所述待分析特征符合预设监管特征清单里的内容包括：
若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容；
若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员在作业设备区域停留超过预设时长这一内容；
若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的预设时间内作业设备区域是否无人这一内容；
若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员未戴安全帽这一内容；
若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员是否未佩戴自救器这一内容；
若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的作业设备出现明火这一内容。
3.根据权利要求2所述的AI图像识别监管方法，其特征在于，所述判断所述待分析特征是否符合所述预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容中的所述作业设备区域包括皮带机、运输车；
所述若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员在作业设备区域停留超过预设时长这一内容中的所述作业设备区域包括轨道；
所述若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的预设时间内作业设备区域是否无人这一内容中的所述作业设备区域包括调度室、监控室。
4.根据权利要求3所述的AI图像识别监管方法，其特征在于，所述若所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警包括：
获取每一所述作业设备区域所对应的人员白名单清单和人员黑名单清单；
实时获取所述人员白名单清单和人员黑名单清单内所包含的人员的定位；
当所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容，且所述人员黑名单清单内所包含的人员的定位位于所述作业设备区域，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警。
5.根据权利要求4所述的AI图像识别监管方法，其特征在于，所述当所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容，且所述人员黑名单清单内所包含的人员的定位位于所述作业设备区域，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警包括：
当在预设时段内，所述待分析特征符合所述预设监管特征清单里的人员进入作业设备区域这一内容，且所述人员黑名单清单内所包含的人员的定位位于所述作业设备区域，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警。
6.根据权利要求1所述的AI图像识别监管方法，其特征在于，所述若所述待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警还包括：
随即启动人脸识别以对所述待分析特征中的人脸进行识别以获取该人员的身份，并对该人员标记违规标识。
7.根据权利要求6所述的AI图像识别监管方法，其特征在于，所述违规标识包括若干等级；所述对该人员标记违规标识包括：
当检测到该人员已经被标记所述违规标识后，则对该违规标识在当前等级的基础上上再加一级。
8.根据权利要求7所述的AI图像识别监管方法，其特征在于，所述若所述待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警还包括：
随即启动人脸识别以对所述待分析特征中的人脸进行识别以获取该人员的身份，当检测到该人员被标记的所述违规标识的等级越高，则所述报警的等级越高。
9.一种智慧矿山的AI图像识别监管系统，其特征在于，包括摄像设备、视频处理模块、神经网络模块、和报警模块；
所述摄像设备设置在若干个待监控区域设置若干个不同角度，通过所述摄像设备实时获取所述待监控区域的监控视频；
通过所述视频处理模块对同一所述监控视频内的画面按灰度差异划分特征提取区域；
在所述神经网络模块内对于不同的所述待监控区域、以及同一所述监控视频内的不同特征提取区域设定不同的特征提取参数；
通过所述神经网络模块基于所述特征提取参数对不同的所述待监控区域的监控视频进行特征提取，以获取待分析特征；
所述报警模块判断若所述待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，则立即分别在所对应的所述监控区域内和中控中心进行报警。
10.根据权利要求9所述的AI图像识别监管系统，其特征在于，还包括人脸识别模块；
若所述待分析特征符合预设监管特征清单里的内容，则随即启动人脸识别以对所述待分析特征中的人脸进行识别以获取该人员的身份，并对该人员标记违规标识；
当检测到该人员已经被标记所述违规标识后，则对该违规标识在当前等级的基础上上再加一级；
当检测到该人员被标记的所述违规标识的等级越高，则所述报警的等级越高。
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