一种基于多辨识器的矿井群体全景监控方法技术

本发明专利技术涉及目标跟踪定位技术领域，一种基于多辨识设备的井下工人全景监控方法，在矿井工人身上做身份标记，将所有矿井工人的身份标记信息输入控制电脑中，在每个矿井工人进入矿井时，通过安装在矿井口的探测设备对矿井工人的身份标记进行采集并输入控制电脑中，通过身份标记信息确定进入矿井的矿井工人；通过安装在矿井中的多处辨识器采集处于矿井中各处的矿井工人的身份标注、地址定位、工作状态、所处地址的停留时间然后输入到控制电脑；通过控制电脑在步骤一和步骤二采集到的信息和电脑中存储的矿井地图，监测每个进入矿井的矿工，利用辨识算法进行处理，绘制出每个进入矿井的矿工的轨迹图；在一个终端上，以图像形式显示井下工人位置和工作状态。

A method of mine group panoramic monitoring based on multi-identifier

【技术实现步骤摘要】
一种基于多辨识器的矿井群体全景监控方法
本专利技术涉及目标跟踪定位
，尤其是涉及一种基于多辨识器的矿井群体目标全景监控方法。
技术介绍
在我国的能源战略以及社会发展中，煤矿行业始终扮演着非常重要的角色。在这其中，煤矿安全更是煤炭行业里的重中之重。煤矿安全事故一方面是由煤矿复杂地质与开采条件造成的，另一方面是由工作人员的不安全行为触发的。对于第二方面我们可以通过视频监控系统对煤矿不安全行为加以识别制止，从而避免事故的发生。然而，目前以人为中心的井下视频监控模式存在持续时间受限、多场景同时监视困难、人工监视结果处理不及时等问题。鉴于此，专利技术人利用多辨识器对矿井所有工人进行实时监测，对每个工人的轨迹动态进行实时更新，因此，该方法实现对矿工的实时目标跟踪定位对保障煤矿安全具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于主动辨识算法的矿井群体目标快速跟踪定位方法，对于矿井目标的跟踪定位具有准确性高、省时省力的优点。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：步骤一、在矿井工人身上做身份标记，将所有矿井工人的身份标记信息输入控制电脑中，在每个矿井工人进入矿井时，通过安装在矿井口的探测设备对矿井工人的身份标记进行采集并输入控制电脑中，通过身份标记信息确定进入矿井的矿井工人；步骤二、通过安装在矿井中的多处辨识器采集处于矿井中各处的矿井工人的身份标注、地址定位、工作状态、所处地址的停留时间然后输入到控制电脑；步骤三、通过控制电脑在步骤一和步骤二采集到的信息和电脑中存储的矿井地图，监测每个进入矿井的矿工，利用辨识算法进行处理，绘制出每个进入矿井的矿工的轨迹图，辨识算法包括目标检测算法、工人定位算法以及井下地图结构重建算法；步骤四、在一个终端上，以图像形式显示井下工人位置和工作状态。其中步骤一中的矿井工人的身份标记，指的是无线射频识别技术中的RFID（RedioFrequencyIDentification）电子标签，RFID电子标签的阅读器通过天线与RFID电子标签进行无线通信，可以实现对标签识别码和内存数据的读出和写入操作。而电子标签中存有矿工工人个人数据，每个工人携带不同的电子标签，则对所有矿工进行了身份标记。采用的标记物为电子标签，常见的二维码标签或条形码标签，或者不限型号普通传感器此处仅为一种身份标识方式，但不限于此，对于不同图案图形数字等等代表不同工人的预处理标记方式均可。其中探测设备针对无线射频技术是RFID电子标签阅读器，针对图形数字的识别也可以是普通摄像机。其中步骤二中提及的多辨识器指一切可以采集图像、距离以及时间等各方面信息的设备，我们常用的普通监控摄像机即可，但不限于此。固定监控摄像机安装在矿井巷道的拐角以及下井各工作位置，保证监控视角的最大化。通过多个监控摄像头或者其他可以采集同样数据的设备即可完成所需数据信息。其中目标检测算法采用预先训练好的神经网络对辨识器采集的图像进行目标任务的识别以及定位。对于预训练的神经网络采用如下方式获取:首先对于采集矿井工人运动的视频，采用截取为视频帧的形式进行保存。对每一帧截取的的图片进行存储，再采用LabImage图形标记工具对采集图像进行人物标记。制作完成训练集以及测试集。其次利用制作完成的训练集图片对目标检测网络进行预训练，预训练目的在于提高目标检测识别准确度。最后保存经过训练集预训练后的神经网络模型。可以用测试集对训练好的模型进行检验其准确度。结合步骤二的辨识器采集的视频数据，用测试集对训练好的模型进行检验其准确度。对于网络精度不足我们可以通过加深网络结构或者结合步骤三的目标检测算法，对每一个辨识器采集的数据，其中辨识器所说的数据，在这里可以指摄像头采集的视频数据，对视频数据中的目标进行实时标定，此次标定只是针对于背景和人的区分。效果即是对视频中的人物框出来，尚未精确到个人的精确信息。结合步骤三目标检测算法的结果进行定位精确到个人的第一种实施方案，采用无线射频识别技术，对于矿井工人提前进行标签标记，辨识器采集的数据和阅读器读取的个人信息进行数据融合，以精确定位到个人。结合步骤三目标检测算法的结果进行定位精确到个人的第二种实施方案，采用图像识别技术提前进行信息采集的矿工，不同图形代替不同矿工的个人信息，将辨识器采集的图像信息和提前采集的矿工信息进行数据的融合来定位出个人。结合步骤三目标检测算法的结果进行定位精确到个人的第三种实施方案，采用传感器识别技术，每个矿工身上携带含有自己个人信息的传感器，传感器可以镶嵌在衣服上，待矿工经过辨识器附近时可以被探测设备检测到即可确定矿工的身份，结合辨识器采集到的位置信息、时间信息以及方向信息对矿井工人的全方位信息进行融合，即可得到每个矿工的运动轨迹。结合步骤三目标检测算法的结果进行定位精确到个人的第四种实施方案，采用显性材料的数字识别技术，当经过辨识器时，辨识器可以通过不同识别特殊显性的数字进行矿工身份信息的确定。步骤三所包含的多辨识器空时融合算法中的辨识器包括摄像头，但不限于此，所有具有采集信息的显示功能仪器的均属于辨识器范畴。对于多辨识器的数据融合对于矿井工人的运动轨迹的描绘具有重要意义。工人定位算法中主要实现的功能就是将矿井工人距离辨识器的位置给确定，以便于准确的勾勒出其在全景地图中的位置。工人定位算法的实现步骤如下：S1：将辨识器（此处指摄像机）采集的数据通过opencv中的算法进行处理，进行相机的标定，通过标定得到相机的内外参数，在通过对图片去畸变以及计算反投影误差得到更加准确地图形。S2：对于已经确定的辨识器位置以及结构参数利用相册三角形原理即可得到目标物体距离辨识器的距离。井下地图结构重建算法的实现步骤如下：U1：对于目标较少的场景，采用基于跟踪序列的信息比较方法进行融合。U2：对于场景中目标较多情况，根据辨识器的标定信息进行融合。对于其中的U1情况：由于场景中目标较少情况下，场景较为简单。这种情况下每个视角下目标数量较少，目标的特征集合也较为简单，易于比较。具体操作中介绍详细操作步骤。对于其中的U2处理如下：采用辨识器采集的数据，从数据里得到一些空间信息（比如距离，尺寸等），是要利用二维图像得到三维信息。我们把空间物体信息通过辨识器变成了二维图像，这个过程本来是不可逆的。但如果我们可以找到一个辨识器的数学模型，就可以：从二维图像+模型逆推得到原来三维信息。标定就是在找这个模型，通过找到模型结合数据最后我们就可以构建三维空间图像。通过对于标定信息的学习，从而建立不同视角之间的点和点的对应关系。通过点和点的对应关系可以建立目标与目标之间的对应关系，从而实现全景目标的融合。其中运动过程中可能出现的目标遮挡问题，本专利技术采用的打分机制，对于被遮挡部分打较低分数，采用非极大值抑制算法来抑制遮挡情况对跟踪结果的影响。本专利技术基于多辨识器对于群体目标的全景监控具有很好的实用性。利用辨识器采集的数据信息结合主动标记的目标信息进行匹配，继而对于多辨识器采集的空时信息融合得到群体目标的全景监控图。省时省力，节约人力成本，对于矿井工人的安全性有很大提高。达到了准确性和快速性俱佳的效果。本专利技术的主要优点在于采用了主动身份标识方法对于准确的确认矿井工人身份信息有重要意义，保证了准确性；其次采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多辨识设备的井下工人全景监控方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、在矿井工人身上做身份标记，将所有矿井工人的身份标记信息输入控制电脑中，在每个矿井工人进入矿井时，通过安装在矿井口的探测设备对矿井工人的身份标记进行采集并输入控制电脑中，通过身份标记信息确定进入矿井的矿井工人；步骤二、通过安装在矿井中的多处辨识器采集处于矿井中各处的矿井工人的身份标注、地址定位、工作状态、所处地址的停留时间然后输入到控制电脑；步骤三、通过控制电脑在步骤一和步骤二采集到的信息和电脑中存储的矿井地图，监测每个进入矿井的矿工，利用辨识算法进行处理，绘制出每个进入矿井的矿工的轨迹图；步骤四、在一个终端上，以图像形式显示井下工人位置和工作状态。

【技术特征摘要】
1.一种基于多辨识设备的井下工人全景监控方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、在矿井工人身上做身份标记，将所有矿井工人的身份标记信息输入控制电脑中，在每个矿井工人进入矿井时，通过安装在矿井口的探测设备对矿井工人的身份标记进行采集并输入控制电脑中，通过身份标记信息确定进入矿井的矿井工人；步骤二、通过安装在矿井中的多处辨识器采集处于矿井中各处的矿井工人的身份标注、地址定位、工作状态、所处地址的停留时间然后输入到控制电脑；步骤三、通过控制电脑在步骤一和步骤二采集到的信息和电脑中存储的矿井地图，监测每个进入矿井的矿工，利用辨识算法进行处理，绘制出每个进入矿井的矿工的轨迹图；步骤四、在一个终端上，以图像形式显示井下工人位置和工作状态。2.根据权利要求1所述的一种基于多辨识器的矿井群体全景监控方法，其特征在于：身份标记为无线射频识别技术中的RFID电子标签，探测设备为RFID电子标签的阅读器和摄像头。3.根据权利要求1所述的一种基于多辨识器的矿井群体全景监控方法，其特征在于：所述辨识算法包括目标检测算法、工人定位算法以及井下地图结构重建算法。4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾鹏，孔乐天，乔铁柱，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：山西,14