吴敏

（江苏商贸职业学院，江苏 南通 226011）

随着安全生产理念深入人心，一线生产人员在实践中往往会积极佩戴安全保护用具，同时，企业也对生产环境检测保持高度重视。从提高生产安全性的角度来看，视频监控必不可少，保证检测全面性及其时效性则成为生产监控管理的重点。在实践中，以智能头盔为载体开发适用于多场景的智能头盔监测系统，可有效满足生产环境信息采集需求，为提高一线生产安全保障质效提供辅助。

1 多场景智能头盔监测系统的开发背景

采矿、消防、建筑工程以及油藏等多种行业的工作现场都有着条件复杂、风险性高以及安全防护难度大的特点。此类高风险生产操作的安全管理受到社会各界高度关注，加强安全监管成为重点。现阶段，上述行业的安全生产管理依然以人工方式为主，即便融入信息技术或可视化监控技术，也并未达到预期效果。因此，开发更具实效性、先进性与科学性的安全生产监测系统十分必要。为提高安全生产监测的灵活性与准确性，需改变固定设备监测思路，将安装在生产现场的固定监测设备转化为随生产人员移动而移动的便携式监测设备。比如，以可穿戴技术为基础开发安全生产监测系统，使一线生产人员佩戴的安全防护装置成为视频监控和环境检测载体[1]。

头盔是上述行业现场施工环节的必备安全设备，也是最适合充当监控检测载体的安全防护装置。目前，头盔监控系统在航空航天领域已经十分常见。所以，将头盔监控系统引入工业生产安全管理是可行的，基于智能头盔可同时实现生产人员安全防护和生产现场环境监测，将充分满足危险场景安全生产管理的现实需求。在这种情况之下，技术人员需要结合安全生产标准以及管理需求，开发适用于多场景的智能头盔监测系统，该系统应展现监测动态性、安全性和便携性。从现实角度来看，通过打造具有多种效用的智能头盔，使其与环境监测终端有机结合，可打造出具有集成化、综合化功能的智能监测系统。

2 多场景智能头盔监测系统的设计需求

开发多场景智能头盔监测系统前，必须明确该系统的实际应用需求。本次研究中，多场景智能头盔监测系统所面临的场景将包括但不限于油气管道以及井下作业、消防安全、建筑施工。开发这一系统的最主要目的，是利用传感技术、无线通信技术、在线视频监控技术以及智能技术实现复杂工作区域环境参数检测和安全生产监控。而且，多场景智能头盔监测系统的主要载体是已经嵌入智能采集终端的头盔。从现实角度来看，多场景智能头盔监测系统的设计需求如下。

便携性：智能头盔是危险工种施工的必备安全设备，开发多场景智能头盔监测系统应实现智能监控系统与现有安全设备的有效融合，使头盔性能得以优化并切实发挥载体作用，从单纯的安全设备转化为便携式监测数据采集终端。

安全性：多场景智能头盔监测系统的采集终端必须以生产者佩戴的头盔为载体，而这种头盔需要具有保护佩戴者和采集数据的双重作用。因此，头盔设计者应在保证采集终端有效运行的基础上进一步强化其安全防护能力，从而确保使用者安全。而且，嵌入头盔的监测模块不可破坏其安全防护性能，更不能出现低消耗高、不易更换的情况，也不能因体积过大或安装位置特殊而影响头盔佩戴的舒适度。

扩展性：多场景智能头盔监测系统的本质需求是适应多场景，头盔能够适应的场景数量是不断变化的，而且头盔的功能也并非一成不变。在设计多场景智能头盔监测系统时，势必要采用大量先进科技，比如，传感技术、自动化控制技术、人工智能等。上述技术的更新换代速度极快，所以为保证技术更新和系统性能优化，设计人员必须在实践中满足系统的扩展性需求[2]。

3 多场景智能头盔监测系统的结构功能

本次研究中，多场景智能头盔监测系统需要展现出智能可穿戴性、数据监测平台扩展性以及数据传输单元多样化的特点。为保证系统的数据信息有效传输，将选用无线Mesh网络以及4G移动通信网络实现通信技术支持。实际作业环节，多场景智能头盔监测系统中，最为主要的终端设备有2个，分别为智能头盔和监测平台，前者用于采集数据，后者则用于开展实时监控。在实际应用过程中，环境数据采集终端将会被直接嵌入头盔，而且经由头盔摄像头采集的全部信息可以直接通过无线局域网或4G广域传输到监测平台之上，若经由无线局域网传输则需要经过OpenWrt路由模块和主路由，最终进入PC端监测平台；若经由4G广域传输则需要经过安装手机和服务器以及数据库，最终进入移动端监测平台[3]。

3.1 数据采集功能

在多场景智能头盔监测系统之中，数据采集功能主要由采集终端即头盔完成。事实上，摄像头会在扣具的辅助下嵌入安全防护头盔，头盔之上还会搭载传感器。这样一来，既可以基于传感技术完成温湿度、易燃易爆气体浓度以及烟雾浓度的有效感知和检测，又能够借助于在线视频监控技术时刻关注现场情况。当智能监测头盔的环境数据采集终端运行时，可敏锐感知周围环境变化及其危险性，一旦出现环境参数异常（超过标准阈值），就会立即启动蜂鸣器完成警报，从而第一时间提醒生产者和安全生产管理者。需要注意的是，数据采集环节视频图像以及环境参数将同步采集和上传，二者的搭配应用能为更有效地完成现场分析和决策制定提供保障。

3.2 数据传输功能

多场景智能头盔监测系统的数据传输功能需要由无线视频数据传输单元来实现，该单元包括2条数据传输通道，分别为局域网和广域网。这2种传输通道的使用场景并不相同，前者主要是地下安全生产场景中使用，在无运营商局域网的支持下必须通过无线Mesh网络实现传输，传输时，路由模块与无线局域网相连，实现最终传输；后者主要是在地上安全生产场景中使用，基于运营商4G广域网支持，可利用手机蓝牙与智能头盔相连和通信，手机摄像头可用于拍摄现场监控图像和视频，使用中来自手机和采集终端的监测数据都将储存在数据库中。

3.3 数据监测功能

多场景智能头盔监测系统的数据监测功能由监测平台实现，该平台主要用于汇总、展示已采集的环境参数以及生产现场监测画面。为便于安全生产管理人员使用，多场景智能头盔监测系统设计环节共开发2种不同端口，可充分满足使用者的PC端或移动端使用需求。多场景智能头盔监测系统的PC端平台以计算机为载体，安全生产管理人员可通过操纵计算机完成数据实施分析和决策，而且电脑显示屏可流畅、直观地展示监控画面以及视频。而该系统的移动端监测平台则是指带有安卓系统的移动终端，其载体主要是手机或平板电脑。为保证移动端操作有效性，设备需要预先安装HelmetLiveAPP，该软件由设计人员自主研发，主要功能就是实现PC端监测平台界面程序模拟。

4 多场景智能头盔监测系统的设计要点

4.1 数据采集终端设计

从整体角度来看，数据采集终端设计必须充分保障智能头盔的实用性。在这一过程中应该完成微控制单元选型、传感器设置以及蓝牙模块设置。在实践工作当中，为微控制单元选型需要充分考虑多元应用场景差异，并且保证其具有体积小质量轻、高效低耗的优势。比如，选择基于ARM Cortex-M内核的STM32F103处理器。实际应用环节，需要以上述处理器作为控制核心，使其嵌入安全智能头盔，让头盔具有环境数据采集功能。

而在传感器设置方面，相关工作人员同样需要强调传感器选型的可靠性。通常来说，多场景智能头盔监测系统运行后，烟雾、甲烷、一氧化碳、温湿度传感器会自动运行并采集相应的环境参数，然后通过蓝牙模块、TFT现实、声光报警和预留串口等路径传输，使响应数据发挥实用机制。在这一环节，必须优选传感器，通过提升设备灵敏性来避免数据判断失误。因此，多场景智能头盔监测系统设计人员需要高度重视传感器选型问题。为满足现实需求，可选用DHT11温湿度传感器，在气体传感器方面，可选择MQ-4甲烷传感器，而一氧化碳传感器和烟雾浓度传感器则可分别选择MQ-7以及MQ-135。上述气体传感器的灵敏性、可调节性以及信号传输稳定性都非常高，可迅速响应和恢复，将会为有效检测生产环境安全性提供保障。在蓝牙模块设计方面，需要强调功能元器件的有效集成。在实践中，HC05蓝牙模块设计人员不仅需要先完成蓝牙规范协议栈的芯片内置，更需要实现以下元器件的有效集成：2.5 GHz射频收发器、链路管理路由器、GPIO接口、基带控制器。

4.2 数据传输终端设计

首先，本次设计需要完成安卓组件开发，主要包括以下4种：Activity、Service、Content Provider、Broadcast Receiver。这些组件可强调用户交互性、保证后台任务运行、保存获取数据和完成跨程序数据传输。

其次，多场景智能头盔监测系统设计环节选择环节可使用腾讯云移动直播平台，以流媒体服务器为核心，为保证生产现场画面监控画面实时传送奠定基础。该平台具有极强的画面清晰度和画面传输稳定性，能够同时兼顾PC端与移动端的使用需求。

最后，内置APP即HrlmetLiveAPP，它由设计人员自主研发，主要作用是实现监测数据的有效运用，保证监测平台稳定运行。事实上，设计这一APP时，需要保证腾讯云直播SDK集成，并确保推流端、蓝牙模块、定位功能模块功能实现，还应确保JSON数据上传。

4.3 云服务器与监测平台设计

4．3．1 云服务器

本文所研究的云服务器的名称为Tomcat，该服务器属于Web服务器的一种，由国外公司开发，属于免费开源的服务器，其具备如下优点：①运行无需耗费过多的资源；②支持高并发均衡负载；③支持邮件相关服务；④具有良好的扩展性。由于其免费且优点众多，故在发布后受到了人们的喜爱，压缩包是该应用程序的主要组成部分，且每个压缩包内含有多个文件，且其中还具有目录结构，在执行应用程序后，即可将动态页面显示到浏览器端。在一个完整的Apache Tomcat服务器架构中，各组件之间的关系主要以父子式嵌套为主，各组件中存在一个或多个组件。

在整个架构中，位于逻辑最顶层的组件为Server，也可以将其视为服务器的本体。而Engine层作为顶层组件，对来自Connector用户的请求进行处理，是其主要功能。如果所采用的配置为单一配置，会对默认引擎进行使用，实现对头部的校验，通过这种方式，使虚拟主机对请求加以处理。各Host组件均代表一个虚拟主机。在接收请求后，Host会对请求进行解析，同时完成对Context的匹配，为下一步处理的进行奠定坚实的基础。

本文所研究的云服务器，其主要包括2个Server，分别为DataStore和DataSend，其中，前者会对智能手机所采集的各项JSON字符串（包括环境参数等多种内容）进行接收，同时，还会向数据库传输解析后的结果；后者可以对智能手机的请求加以响应，并向手机传输获取后的数据。

4．3．2 监测平台

在广域网的使用场景中，移动端监测平台较为常用，通常情况下，会在APP的直播中被整合。其中，负责在2个Activity中对影像进行展示的控件为控件，而负责推流工作的控件为TXCloudVideoview，而决定推流的参数配置，所需使用的控件为TXLivePushConfig，这里所说的参数，主要包括分辨率、帧数等。监测平台中的直播，所采用的协议主要为FLV，仅需将部分标记头信息加入到大块视频帧和头部即可，实践结果表明，这种设计方式可以取得良好的效果。

5 结论

综上所述，对于高风险生产场所而言，深化“视频监控+环境检测+安全防护”是保障生产人员生命安全的最重要方法。因此，多场景智能头盔监测体系的建设和应用，可以切实满足危险场景的安全监控和保障需求。系统设计环节充分考虑了系统功能全面性和终端载体多元性，还通过设计简洁操作界面和扩展性功能为系统的后期优化升级奠定基础。