【技術實現步驟摘要】
：本專利技術涉及一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法。
技術介紹
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技術介紹
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1、煤礦是指人類在富含煤炭的礦區開采煤炭資源的區域，一般分為井工煤礦和露天煤礦；當煤層離地表遠時，一般選擇向地下開掘巷道采掘煤炭，此為井工煤礦，當煤層距地表的距離很近時，一般選擇直接剝離地表土層挖掘煤炭，此為露天煤礦，我國絕大部分煤礦屬于井工煤礦。
2、在實際生產過程中，井下生產限員一直是礦井安全生產的重點關注問題，單班入井超過千人的礦井往往生產系統復雜，采掘工作面數量多、作業用人多，機械化、自動化程度不高，一旦發生事故，極易造成安全事故；為了提升煤礦井下的安全性，需要設置煤礦井下限員管理系統來進行應用。
3、現有的煤礦井下限員管理系統和方法往往是利用定位卡的人員定位裝置、傳統機器學習的人員計數裝置以及基于深度學習的目標檢測追蹤裝置來構成的，其中定位卡存在基站識別延遲和定位卡數量不統一的問題，機器學習的計數裝置實際操作時受光照變化影響大，追蹤穩定性差，提取計數特征難度較高，目標檢測追蹤裝置不能對工作人員的進出井方向進行識別，受工作人員進出罐籠作業影響較大，從而導致現有的煤礦井下限員管理系統和方法的魯棒性和準確度并不能滿足實際使用需求，不能進行實時計數管理，容易出現計數管理誤差。
技術實現思路
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技術實現思路
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1、本專利技術實施例提供了一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，方法設計合理，基于深度學習的目標檢測和目標追蹤相結合的方式，實現從副井上口罐
2、本專利技術為解決上述技術問題所采用的技術方案是：
3、一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，所述管理方法包括以下步驟：
4、s1，選擇每日無人出入井時刻人員定位系統人數作為井下基數，對攝像頭進行調試，所述攝像頭為本安型攝像頭，其分辨率不低于1920*1080，所述攝像頭安裝高度大于3.5米；
5、s2，將攝像頭接入網絡視頻錄像機，用于回溯視頻采集數據；選取人員出井密集的時段，預先采集人員進出井的圖像，建立圖像數據集；
6、s3，使用深度學習圖像標簽對圖像數據集進行標注，所述標注類別為佩戴安全帽的頭部和未佩戴安全帽的頭部，得到標注好的安全帽數據；
7、s4，采用yolov5-m作為目標檢測模型，使用標注好的安全帽數據來訓練目標檢測模型；
8、s5，基于目標檢測模型的訓練結果，將目標檢測模型的坐標信息傳入到目標追蹤模型，以對進出井的工作人員進行在線檢測和實時追蹤計數；所述目標追蹤模型用于對工作人員安全帽的軌跡進行追蹤，所述目標追蹤模型由deepsort建立；
9、s6，確定追蹤對象產生的區域為罐籠區域，對到達罐籠區域的工作人員記錄為出井人數并自動啟動視頻保存功能。
10、所述攝像頭安裝在地面出罐籠側和井下出罐籠側，所述地面出罐籠側為出井人員統計地點，所述井下出罐籠側為入井人員統計地點。
11、所述任一時刻的井下人數為定位基數與入井人數和總數來減去出井人數得到具體數值，所述定位基數為每日無人出入井時刻人員定位系統的具體人數。
12、劃定罐籠區域q1和出罐籠區域q2，當追蹤到目標從罐籠區域q1產生，到達出罐籠區域q2時，則出井人數+1。
13、所述攝像頭與井口出入方向呈45度夾角，且攝像頭位于畫面人員進出的對面側。
14、采用射線法來判定目標是否在罐籠區域q1或出罐籠區域q2內，以避免對目標進行重復計數。
15、在管理方法中設置有目標匹配機制，所述目標匹配機制用于避免將工作人員誤識別為出罐籠人員進行計數而造成系統誤差；
16、所述目標匹配機制為當工作人員的目標在罐籠門口附近消失，則保存該目標的位置屬性信息，等待工作人員重新出現，不產生新的目標，而是計算工作人員檢測框中心點坐標與保存目標坐標的歐氏距離平方；當歐氏距離平方小于設定閾值時則將該目標重新賦給工作人員。
17、一種使用上述限員管理方法的限員管理系統包括：
18、圖像采集設備，所述圖像采集設備為煤礦井下本安型攝像頭，能夠采集井下、井上罐籠人員出入高清圖像；在攝像頭表面采用防粉塵材料，避免礦井下粉塵、水霧附著，影響圖像的成像質量；
19、通信傳輸設備，所述通信傳輸設備為5g設備、工業wifi設備、以太網設備和usb設備；
20、數據處理設備，所述數據處理設備為ai邊緣計算服務器；
21、數據存儲設備，所述數據存儲設備為sd卡或硬盤。
22、本專利技術采用上述結構，通過本安型攝像頭采集井下、井上罐籠人員出入高清圖像；通過深度學習圖像標簽對圖像數據集進行標注，得到標注好的安全帽數據；通過標注好的安全帽數據來訓練目標檢測模型，通過將目標檢測模型的坐標信息傳入到目標追蹤模型，以對進出井的工作人員進行在線檢測和實時追蹤計數；通過目標匹配機制來避免將工作人員誤識別為出罐籠人員進行計數而造成系統誤差，具有精準實用、簡便高效的優點。
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1.一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，其特征在于，所述管理方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，其特征在于：所述攝像頭安裝在地面出罐籠側和井下出罐籠側，所述地面出罐籠側為出井人員統計地點，所述井下出罐籠側為入井人員統計地點。
3.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，其特征在于：所述任一時刻的井下人數為定位基數與入井人數和總數來減去出井人數得到具體數值，所述定位基數為每日無人出入井時刻人員定位系統的具體人數。
4.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，其特征在于：劃定罐籠區域q1和出罐籠區域q2，當追蹤到目標從罐籠區域q1產生，到達出罐籠區域q2時，則出井人數+1。
5.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，其特征在于：所述攝像頭與井口出入方向呈45度夾角，且攝像頭位于畫面人員進出的對面側。
6.根據權利要求4所述的一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，其特征在于：采用射線法來判定目標是否在罐籠區域q1
7.根據權利要求4所述的一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，其特征在于：在管理方法中設置有目標匹配機制，所述目標匹配機制用于避免將工作人員誤識別為出罐籠人員進行計數而造成系統誤差；
8.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，其特征在于，一種使用上述限員管理方法的限員管理系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，其特征在于，所述管理方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，其特征在于：所述攝像頭安裝在地面出罐籠側和井下出罐籠側，所述地面出罐籠側為出井人員統計地點，所述井下出罐籠側為入井人員統計地點。
3.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，其特征在于：所述任一時刻的井下人數為定位基數與入井人數和總數來減去出井人數得到具體數值，所述定位基數為每日無人出入井時刻人員定位系統的具體人數。
4.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的煤礦井下限員管理方法，其特征在于：劃定罐籠區域q1和出罐籠區域q2，當追蹤到目標從罐籠區域q1產生，到達出罐籠區域q2時...
【專利技術屬性】
技術研發人員：孫志鵬，王卜堂，田兆燕，高楨，張浩，朱雙朋，
申請(專利權)人：云鼎科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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