【技术实现步骤摘要】
本申请涉及隧道安全监测领域，尤其涉及一种基于人工智能的隧道安全管理方法。
技术介绍
1、隧道施工(非盾构施工)可以通过在地下岩石中进行爆破作业来开挖隧道。爆破施工的优点在于施工成本相对较低，对于地质条件适应性强，能够应对较复杂的地质环境。
2、开挖隧道需要沿隧道的建设方向进行多次爆破，在施工过程中，存在已爆破区域（已开挖区域）和待爆破区域（未开挖区域），已开挖区域内需要施工人员进行如石方清除、衬砌与支护等工作。
3、待爆破区域在进行爆破时，需要使已开挖区域的施工人员撤离，施工人员在撤离过程中，爆破区域内可能存在未爆破的岩石、松动石块等危险物，可能导致施工人员跌倒摔伤或施工人员出现身体不适等丧失行动能力的情况，需要对人员的撤离过程进行监测和管理以保证施工安全。
技术实现思路
1、为了判定施工人员是否出现丧失行动能力的情况，保障施工的安全，本申请提供一种基于人工智能的隧道安全管理方法，采用如下的技术方案：
2、一种基于人工智能的隧道安全管理方法，包括步骤：计算监测目标到预设基站的实时距离，构建关于时间与所述实时距离的距离曲线，获得所述距离曲线中周期内实时距离的变化值；响应于所述变化值超出预设的变化值阈值，生成代表所述变化值突变的异常信号；响应于所述异常信号，通过预设的追踪摄像头，获取监测目标在预设时间内的视频流；抽取所述视频流的帧图像并对所述帧图像进行预处理后，计算所述帧图像中监测目标的骨架关键点的异常系数，响应于所述异常系数大于预设的系数阈值，生成
3、可选的，所述预设基站包括的布设在隧道内或隧道外的第一基站、第二基站及第三基站，第一基站的信号范围与第二基站的信号范围存在交叉区域，第二基站的信号范围与第三基站的信号范围存在交叉区域以使预设基站的信号范围覆盖整个隧道的已开挖区域。
4、可选的，计算监测目标到预设基站的实时距离中，包括：当监测目标在第一基站的信号范围内或在第一基站的信号范围与第二基站的信号范围的交叉区域内时，计算监测目标与第一基站的实时距离；当监测目标在第二基站信号范围内或在第二基站信号范围与第三基站信号范围的交叉区域内时，计算监测目标与第二基站的实时距离；当监测目标在第三基站的信号范围内时，计算监测目标与第三基站的实时距离。
5、可选的，所述监测目标佩戴有安全帽，所述安全帽上设置信号发射器，所述信号发射器发射位置信号至所述预设基站。
6、可选的，抽取所述视频流的帧图像并对所述帧图像进行预处理后，计算所述帧图像中监测目标的骨架关键点的异常系数，包括步骤：根据时间间隔抽帧算法，抽取所述视频流的多个帧图像；对所述帧图像进行预处理后，根据预设的人体骨架关键点检测模型，对预处理后的帧图像进行处理，检测得到所述帧图像中监测目标的多个所述骨架关键点；根据得到的所述骨架关键点，计算异常系数。
7、可选的，根据得到的所述骨架关键点，计算异常系数，包括步骤：对所述帧图像按照时间行走方向排序，帧图像包括第一张帧图像及除第一张帧图像的其他帧图像；将所述第一张帧图像的多个所述骨架关键点坐标作为标准坐标集合，表示标准坐标的横坐标，表示标准坐标的纵坐标，代表骨架关键点的个数；根据所述其他帧图像的骨架关键点的坐标集合，得到待判断坐标集合的序列，所述序列记为，其中，表示第张帧图像，表示第个骨架关键点，表示第张帧图像中第个骨架关键点的横坐标，表示第张帧图像中第个骨架关键点的纵坐标；将所述第一张帧图像中骨架关键点之间的第一相对位置作为标准姿态，将所述其他帧图像的骨架关键点之间的第二相对位作为监测目标的姿态，计算所述第一相对位置与所述第二相对位置的欧式距离以对比监测目标的姿态信息与标准姿态；计算所述异常系数，所述异常系数的计算公式为：，其中，为第张帧图像的所述异常系数，为第张帧图像的时刻信息，表示骨架关键点的个数，表示第个骨架关键点预设的权重，表示第张帧图像中第个骨架关键点的横坐标，表示第张帧图像中第个骨架关键点的纵坐标，表示标准坐标的横坐标，表示标准坐标的纵坐标。
8、本申请具有以下技术效果：
9、1、通过基站与监测目标佩戴的信号发射器之间的实时距离得到距离曲线，监测目标在正常行走或站立时，得到的距离曲线应该是震荡幅度较为规律的震荡曲线，当出现异常的突变波动时，可能是监测目标跌倒或者出现下蹲等非行走的行为，发出异常信号。
10、2、当异常信号生成后，通过追踪摄像头，获取出现异常的监测目标的实时视频图像信息，对图像进行骨架关键点的分析，得到监测目标的姿态信息和坐标信息。若为人员跌倒后可以自救或是人员下蹲捡拾物品等行为，监测目标的姿态信息和坐标信息的变化幅度较大，此时人员不需要被救援。当监测到人员出现非行走行为后，骨架关键点的坐标信息与姿态信息变化幅度较小，说明人员跌倒后可能失去自救能力，此时发送报警信号以通知其他人员对该人员进行救援。
11、3、申请采用人工智能中的计算机视觉技术，通过施工人员实时的图像信息判定施工人员是否出现丧失行动能力的情况。通过基站与监测目标佩戴的信号发射器先判读人员的非行走行为后，再通过追踪摄像头捕捉人员的现场视频及图像，可以节省计算资源，降低安全管理的成本。
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1.一种基于人工智能的隧道安全管理方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的隧道安全管理方法，其特征在于，所述预设基站包括的布设在隧道内或隧道外的第一基站（1）、第二基站（2）及第三基站（3），第一基站（1）的信号范围与第二基站（2）的信号范围存在交叉区域，第二基站（2）的信号范围与第三基站（3）的信号范围存在交叉区域以使预设基站的信号范围覆盖整个隧道的已开挖区域。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的隧道安全管理方法，其特征在于，计算监测目标到预设基站的实时距离中，包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的隧道安全管理方法，其特征在于，所述监测目标佩戴有安全帽，所述安全帽上设置信号发射器（4），所述信号发射器（4）发射位置信号至所述预设基站。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的隧道安全管理方法，其特征在于，抽取所述视频流的帧图像并对所述帧图像进行预处理后，计算所述帧图像中监测目标的骨架关键点的异常系数，包括步骤：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的隧道安全管理方法，其特征在于，根
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的隧道安全管理方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的隧道安全管理方法，其特征在于，所述预设基站包括的布设在隧道内或隧道外的第一基站（1）、第二基站（2）及第三基站（3），第一基站（1）的信号范围与第二基站（2）的信号范围存在交叉区域，第二基站（2）的信号范围与第三基站（3）的信号范围存在交叉区域以使预设基站的信号范围覆盖整个隧道的已开挖区域。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的隧道安全管理方法，其特征在于，计算监测目标到预设基站的实时距离中...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹锋，刘学山，刘涛，郑晶星，潘定才，陈泓宇，李硕，韩吉双，胡广恒，李静，曾广勇，施凯健，张元进，连智杰，张岩，
申请(专利权)人：南方电网调峰调频发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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