CN115424407A - 一种煤矿井下危险区域智能感知系统和方法 - Google Patents

一种煤矿井下危险区域智能感知系统和方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种煤矿井下危险区域智能感知系统，属于矿井安全监控技术领域，包括边缘智能感知模块。所述图像信息采集模块、所述人员定位模块和所述计数模块连接在所述边缘智能感知模块的输入端，且通过所述边缘智能感知模块处理分析。利用矿用隔爆型摄像机进行视频图像采集、利用红外传感计数器进行闸机处的数据采集以及利用定位卡进行人员实时定位和区域内人数的统计，并通过边缘智能感知设备对上述数据进行多数据融合处理，精准的统计人员进出和危险区域内人数，通过边缘智能感知设备与报警装置、断电控制、闸机以及显示器连接，以及将数据上传到地面管控平台，实现对危险区的监管与控制。

Description

一种煤矿井下危险区域智能感知系统和方法
技术领域
本发明涉及矿井安全监控技术领域，具体为对煤矿井下危险区域监测的系统和方法。
背景技术
我国96％的煤矿为井工开采，随着开采强度及开采深度的不断增加，冲击地压灾害呈现“矿井数量增长越来越快、灾害程度越来越严重”的不良局面，造成了大量的人员伤亡和损失。所以国家先后出台了《防止煤矿冲击地压细则》、《国家煤矿安监局关于加强煤矿冲击地压防治工作的通知》、《国家矿山安全监察局关于进一步加强煤矿冲击地压防治工作的通知》，规定冲击地压矿井应当严格限制进入冲击危险区作业人数，建立冲击危险区限员制度，严禁超定员组织作业，同时，进入严重(强)冲击地压危险区域的人员必须穿戴防冲服等特殊的个体防护装备。
然而，目前通过专职安全员对冲击危险区的人员违规行为的监督易受主观影响，无法保证其监督有效性。因此，亟需一种新的安全管理办法，能够实现实时监督，提高现场安全管理能力。
人工智能(AI)的发展为安全监控系统的设计带来了新思路，基于AI的安全监控系统主要有两种部署方法：基于云的架构和基于边缘的架构，基于云的方法是通过互联网将大量采集到数据传输到云中，在云中进行一系列数据处理，如果受到攻击，将导致隐私泄露，另外，随着终端设备收集的数据量不断增加，基于云的方法给网络带来了巨大的数据传输压力，无法满足安全监控系统的实时要求；基于边缘架构的安全监测系统通过使用边缘计算，可以在边缘设备上处理数据而无需将其上传到云中，从而可以有效抵御网络攻击并防止数据隐私泄漏，且能够响应系统实时性的需求，但是，边缘设备的计算资源有限，在处理计算密集型监视任务(例如视频处理和图像识别)时，它通常会遇到性能瓶颈。所以我们提出了一种煤矿井下危险区域智能感知系统和方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种煤矿井下危险区域智能感知系统和方法，以解决上述背景技术提出的通过专职安全员对冲击危险区的人员违规行为的监督易受主观影响，无法保证其监督有效性，同时通过基于云的方法给网络带来了巨大的数据传输压力，无法满足安全监控系统的实时要求以及边缘架构的计算资源有限，在处理计算密集型监视任务时，它通常会遇到性能瓶颈的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种煤矿井下危险区域智能感知系统，包括图像信息采集模块、人员定位模块、计数模块、边缘智能感知模块、地面管控平台、警报模块、电源和闸机；
所述图像信息采集模块、所述人员定位模块和所述计数模块连接在所述边缘智能感知模块的输入端，且通过所述边缘智能感知模块处理分析，所述边缘智能感知模块的输出端连接有所述地面管控平台，所述边缘智能感知模块分析结果为超员时控制所述闸机的运行，所述边缘智能感知模块分析结果为违章时控制所述警报模块的运行，同时将超员信息和违章信息传输至所述地面管控平台，并且所述边缘智能感知模块通讯连接有电源。
优选的，所述计数模块安装于所述闸机上，用于对进出闸机的人员进行统计。
优选的，还包括显示模块，通过所述显示模块对危险区域人员的统计数据和人员信息进行显示。
优选的，所述人员定位系统采用一人一卡唯一性识别，刷卡进入危险区并实时监测人员信息。
优选的，所述边缘智能感知模块处理统计的数据为进出人数、区域内人数和违规行为。
一种煤矿井下危险区域智能感知方法：
S1：当人员进入到危险区域时，通过图像信息采集模块对识别人员进行监测、通过人员定位模块对井下人员的位置数据感知，通过闸机上的计数模块对人员数量进行统计采集；
S2：将S1中获取的人数数据、位置数据和视频数据传输至边缘智能感知模块中进行多数据融合分析处理；
S3：将S2中融合分析处理后的数据通过交换机传输到地面管控平台和显示器中进行危险区域人员的信息进行显示。
优选的，通过所述交换机对数据信息进行上行下传。
优选的，所述边缘智能感知模块分析结果为超员时所述闸机为只出不进状态，同时通过所述边缘智能感知模块发出信号关闭电源，并且直至危险区域人数递减至安全范围内后所述闸机恢复正常状态。
优选的，所述图像信息采集模块采用矿用摄像机，且违规判定的标准为不穿戴防冲服和安全帽、翻越、钻入危险区和绕过所述闸机进入危险区，但不限于上述违规判定的标准，并且图像信息采集模块安装于危险区域入口处。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明利用矿用隔爆型摄像机进行视频图像采集、利用红外传感计数器进行闸机处的数据采集以及利用定位卡进行人员实时定位和区域内人数的统计，并通过边缘智能感知设备对上述数据进行多数据融合处理，精准的统计人员进出和危险区域内人数，通过边缘智能感知设备与报警装置、断电控制、闸机以及显示器连接，以及将数据上传到地面管控平台，实现对危险区的监管与控制。
(2)本发明提供的系统可以精准的判定危险区域内人员的违规行为并给出判定以及做出准确的反应，包括报警信息、限员门关闭等。
(3)本发明结合边缘智能技术，通过边缘智能感知设备自身的运算和处理能力直接处理物联网任务，不仅可以降低数据中心工作负担，还可以更及时准确的对边缘设备的不同状态做出向响应。
(4)本发明还结合了矿山物联网技术，真正的做到了对煤矿危险区人员智能感知。
附图说明
图1为本发明一种煤矿井下危险区域智能感知系统整体构成及设备控制示意图；
图2为本发明一种煤矿井下危险区域智能感知系统融合感知及管控示意图；
图3为本发明一种煤矿井下危险区域智能感知系统监测分析逻辑示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3，本发明提供一种煤矿井下危险区域智能感知系统，包括图像信息采集模块、人员定位模块、计数模块、边缘智能感知模块、地面管控平台、警报模块、电源和闸机；
所述图像信息采集模块、所述人员定位模块和所述计数模块连接在所述边缘智能感知模块的输入端，且通过所述边缘智能感知模块处理分析，所述边缘智能感知模块的输出端连接有所述地面管控平台，所述边缘智能感知模块分析结果为超员时控制所述闸机的运行，所述边缘智能感知模块分析结果为违章时控制所述警报模块的运行，同时将超员信息和违章信息传输至所述地面管控平台，并且所述边缘智能感知模块通讯连接有电源。
计数模块安装于闸机上，用于对进出闸机的人员进行统计。
还包括显示模块，通过显示模块对危险区域人员的统计数据和人员信息进行显示。
人员定位系统采用一人一卡唯一性识别，刷卡进入危险区并实时监测人员信息。
边缘智能感知模块处理统计的数据为进出人数、区域内人数和违规行为。
一种煤矿井下危险区域智能感知方法：
S1：当人员进入到危险区域时，通过图像信息采集模块对识别人员进行监测、通过人员定位模块对井下人员的位置数据感知，通过闸机上的计数模块对人员数量进行统计采集；
S2：将S1中获取的人数数据、位置数据和视频数据传输至边缘智能感知模块中进行多数据融合分析处理；
S3：将S2中融合分析处理后的数据通过交换机传输到地面管控平台和显示器中进行危险区域人员的信息进行显示。
通过交换机对数据信息进行上行下传。
边缘智能感知模块分析结果为超员时闸机为只出不进状态，同时通过所述边缘智能感知模块发出信号关闭电源，并且直至危险区域人数递减至安全范围内后闸机恢复正常状态。
图像信息采集模块采用矿用摄像机，且违规判定的标准为不穿戴防冲服和安全帽、翻越、钻入危险区和绕过所述闸机进入危险区，并且图像信息采集模块安装于危险区域入口处。
实施例一
当人员进入到危险区域时，通过矿用隔爆型摄像机对识别人员进行监测并且对危险区域的监控画面进行人流量统计，接着再通过闸机上的三组红外传感器和计数模块对进出闸机的人员数量进行统计采集；
之后通过人员定位模块对井下人员的位置数据感知定位，工作期间井下工作人员携带定位标签即定位卡，基站通过定位卡来测量定位卡与基站之间的距离，并将数据上传至定位分站，而定位分站会将危险区域内的所有定位卡与基站的距离数据上传边缘智能感知设备，并通过定位算法确定定位卡的位置信息实现精准定位。人员定位系统采用一人一卡唯一性识别，刷卡进入危险区并实时监测人员信息。
其中获取的人数数据、位置数据和视频数据传输至边缘智能感知模块中进行多数据融合分析处理；
多数据融合分析处理的判断逻辑如下所示：
使用a1、a2、a3分别为当时红外传感器计数，目标检测计数，人员定位系统计数结果，a1、a2、a3的取值为1或0，其中当a1＝1时表示当时红外计数人数增加，当a1＝0时表示当时红外计数人数未增加；其中当a2＝1时表示当时目标检测人数增加，当a2＝0时表示当时目标检测人数未增加；其中当a3＝1时表示当时人员定位人数增加，当a3＝0时表示当时目标检测人数未增加；若当时有2个人同时进入，那么1的取值出现两次，总人数加2；
当人员正常进入，a1、a2、a3的值均为1，则表示有人员进入；
当人员违规翻越钻入危险区，a1的值为0，a2、a3的取值为1，则融合判定为闸机无响应，有人违规进入，并比对违章行为报警。
当人员没有携带定位卡，a1、a2的值为1，a3的值为0，则融合判定为有人员进入。
当人与人前后重叠进入时，此时视频人数统计的方法可能会出现漏检，a1，a3的值为1并出现两次，a2的值为1，但只出现1次，则融合判定为有人员进入且不止1人。
其余情况下，人员计数情况以视频人数统计方法为准。在此不再进行详细的赘述。
边缘智能感知设备，主要由国产寒武纪MLU220智能识别处理器芯片、LPDDR4、BOOT-FLASH、eMMC、时钟模块、千兆网络PHY转换器、RS485、RS232、CAN、WIFI、4G模块、NVMeSSD大容量存储设备以及电源及其管理模块组成。
系统中的LPDDR4用于系统运行、智能识别、推理运算，NOR FLASH用于保存MLU220智能识别处理器软件系统程序。eMMC用于保存智能识别处理器的程序和AI推理模型参数；eMMC也可以用来存储运行的数据。时钟模块为智能单元提供系统时钟。边缘智能感知设备主要提供2路千兆网络ETH电口通讯接口，一路用来输入摄像机图像数据，用于智能识别数据抓取；另一路用来转发输出接收到的摄像机图像数据到后台云端存储设备。并且利用USB或PCIE总线接口以及SDIO接口，AI板扩展了4G模块和WIFI模块，可以进行无线数据传输，以满足现场应用环境的通讯使用需求。由于寒武纪MLU220智能识别处理器没有集成CAN控制器，因此利用独立的CAN控制器芯片，使用SPI总线接口扩展了一路CAN通讯电路，用于CAN接口的传感器等设备进行通讯。边缘智能感知设备预留4路继电器干接点信号，可以用来输出报警信号。并且还设计一片通用MCU电路，主要用来对整个板子的电源进行管理，控制MLU220智能识别处理器的多路电源支路按照一定是时序进行启动输出，起到电源管理的作用。
边缘智能感知模块分析结果为超员时闸机为只出不进状态，并且直至危险区域人数递减至安全范围内后闸机恢复正常状态。最后将融合分析处理后的数据通过交换机传输到地面管控平台和显示器中进行危险区域人员的信息进行显示。
本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种煤矿井下危险区域智能感知系统，其特征在于：包括图像信息采集模块、人员定位模块、计数模块、边缘智能感知模块、地面管控平台、警报模块、电源和闸机；
所述图像信息采集模块、所述人员定位模块和所述计数模块连接在所述边缘智能感知模块的输入端，且通过所述边缘智能感知模块处理分析，所述边缘智能感知模块的输出端连接有所述地面管控平台，所述边缘智能感知模块分析结果为超员时控制所述闸机的运行，所述边缘智能感知模块分析结果为违章时控制所述警报模块的运行，同时将超员信息和违章信息传输至所述地面管控平台，并且所述边缘智能感知模块通讯连接有电源。
2.根据权利要求1所述的一种煤矿井下危险区域智能感知系统，其特征在于：所述计数模块安装于所述闸机上，用于对进出闸机的人员进行统计。
3.根据权利要求1所述的一种煤矿井下危险区域智能感知系统，其特征在于：还包括显示模块，通过所述显示模块对危险区域人员的统计数据和人员信息进行显示。
4.根据权利要求1所述的一种煤矿井下危险区域智能感知系统和方法，其特征在于：所述人员定位系统采用一人一卡唯一性识别，刷卡进入危险区并实时监测人员信息。
5.根据权利要求1所述的一种煤矿井下危险区域智能感知系统和方法，其特征在于：所述边缘智能感知模块处理统计的数据为进出人数、区域内人数和违规行为。
6.一种煤矿井下危险区域智能感知方法，其特征在于：
S1：当人员进入到危险区域时，通过图像信息采集模块对识别人员进行监测、通过人员定位模块对井下人员的位置数据感知，通过闸机上的计数模块对人员数量进行统计采集；
S2：将S1中获取的人数数据、位置数据和视频数据传输至边缘智能感知模块中进行多数据融合分析处理；
S3：将S2中融合分析处理后的数据通过交换机传输到地面管控平台和显示器中进行危险区域人员的信息进行显示。
7.根据权利要求1所述的一种煤矿井下危险区域智能感知系统或权利要求6所述的一种煤矿井下危险区域智能感知方法，其特征在于：通过所述交换机对数据信息进行上行下传。
8.根据权利要求1所述的一种煤矿井下危险区域智能感知系统或权利要求6所述的一种煤矿井下危险区域智能感知方法，其特征在于：所述边缘智能感知模块分析结果为超员时所述闸机为只出不进状态，同时通过所述边缘智能感知模块发出信号关闭电源，并且直至危险区域人数递减至安全范围内后所述闸机恢复正常状态。
9.根据权利要求1所述的一种煤矿井下危险区域智能感知系统或权利要求6所述的一种煤矿井下危险区域智能感知方法，其特征在于：所述图像信息采集模块采用矿用摄像机，且违规判定的标准为不穿戴防冲服和安全帽、翻越、钻入危险区和绕过所述闸机进入危险区，并且图像信息采集模块安装于危险区域入口处。
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