露天矿山智能视频监控系统的应用

2021-06-23杨声声

世界有色金属 2021年21期

王伟，杨声声

（江西铜业公司城门山铜矿，江西九江 332100）

国内露天矿山的视频监控系统仍依赖于人工观看，该监控模式需要专职人员长时间观看监控屏幕，容易因疲劳而错失关键信息，并且存在时效性问题。因此，如何高效、准确地发现视屏监控中出现的问题，并及时警示，是国内智能化矿山发展的一个方向[1-3]。该矿山在智能视频监控这一板块勇于开创新模式，并取得了阶段性成果。

1 传统视屏监控系统存在的问题

（1）专职人员不足，监控工作强度大。采矿场共有26块监控画面，24小时全天监控，监管如此多的画面，不仅消耗人员大量的精力，而且很容易遗漏违章事件，效率不高。

（2）发现问题时无法及时做出警示。实际生产中我们通过监控发现违章行为后，只能驾车前往现场给予警告，但是由于作业面积较大，在人员达到违规地点时，违规人员已经离开，未达到安全教育的目的。

（3）传统监控系统智能化程度低。该矿山无人驾驶、远程操控、5G通讯，智能化技术如雨后春笋般发展，但是智能视频监控技术仍原地踏步。

2 智能视频监控系统应用及存在问题

智能视频监控系统是通过对矿车、皮带等关键生产节点和采矿场、危险品存储区、卡口位置等区域摄像头视频的获取，采用智能识别技术，对生产和管理的关键环节出现的异常情况进行事件报警，并以闭环的流程处理方式确保事件的响应和追踪，进而提高现有视频监控系统的整体性和视频处理的协调能力，将生产流程和安全管理全流程纳入视觉信息获取范围，达到提升生产效率、提高管控能力和减少人力劳动的目标。

图1 智能视频监控流程图

经过一段时间的实际应用，智能监控系统可以稳定地运行，但是仍存在视频后处理识别率不高、容易误报和警示效果不明显等问题，视频后处理识别率不高是亟待解决的重点问题，其关系到整个智能视频监控系统的正常应用。因此，本文重点研究该问题。

3 视频后处理识别率不够的原因分析及解决方案

3.1 关键影响因素分析

针对视频监控识别率不高的问题，借鉴质量管理中的要因确认法，从表1中五个方面找到关键因素。

表1 影响视频监控识别率的原因及调查情况

经过分析，最终本文确定摄像头功能单一，无法将现场状况和管理人员形成串联互动为主要原因。

3.2 制定解决对策

针对关键因素，该项目组经过思考，决定通过以下三个步骤解决此问题：

（1）解决“想”的问题，让摄像头像人类一样，学会分析图像。通过人工神经网络和深度学习，实现计算机对图像的智能识别，即先经过一些特征识别，来判定目标是否为人类，如果判定为人类，追踪他的头部区域，识别有无安全帽形状排列的像素，并且像素的颜色必须是红色或者黄色，如果未识别到安全帽形状排列的像素，则判定未佩戴安全帽。

图2 图像智能识别实景图

图3 特定区域追踪图

在判定为未佩戴安全帽之后，服务器截图和录像该时段的视频，并推送到各部门，工作人员的电脑右下角弹出消息，点击后，在弹出的界面可以查看回放，进而处理事件。

图4 服务器自动录制截图和视频

图5 事件档案构建图

（2）解决“说”的问题。无线麦克风传输距离短，架设有线话筒的成本太高。本文选择基于4G专网的无线广播技术解决“说”的问题，先用配置软件，设定设备的固定IP，达到在网络上准确无误地将信息送至目标设备。同时，本文用话筒采集声音的模拟信号，在服务器上将模拟信号转为数字信号，再经由基站通过无线信号将数据发送至各CPE，最终根据现场需求采用设备。像卸矿口、车间等小范围场所，直接使用比较轻巧的网络音柱。如果是排土场这种空旷场所则采用喇叭搭配功放机这种模式。

图6 专网下的无线广播传输流程

（3）珠联璧合，解放人工。下图是广播系统的任务管理界面，广播系统是以采用任务插播的形式播放的声音。比如播放内容里我们选择你好这个MP3文件，播放设备选择30排土场喇叭，执行任务后，30排土场的喇叭发出你好的声音。基于此，本文将上述短消息作为触发信号，并且在这个信号上附加数据，比如我们要播放的音频文件或者播放设备，最后把这些封装成一个插播任务，进而使本文的广播系统实现识别功能。根据以上思路，最终实现自动播报的需求。