張紅梅（上海市交通建設(shè)工程管理中心， 上海 200120）

0 引 言

城市軌道交通工程項(xiàng)目為典型的高風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜項(xiàng)目[1]，目前安全檢查工作以人工巡視形式為主，安全檢查覆蓋面小、自動(dòng)化水平低、受人為因素影響大，安全檢查漏檢、誤判現(xiàn)象層出不窮，從而導(dǎo)致無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)事故隱患。

與此同時(shí)，隨著數(shù)字圖像處理、人工智能等技術(shù)的發(fā)展和成熟，利用信息技術(shù)提供施工安全管理已成為目前的研究熱點(diǎn)[2]，同時(shí)，相關(guān)學(xué)者利用 BIM 技術(shù)[3]、無(wú)線傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[4]、圖像識(shí)別技術(shù)[5]等成功構(gòu)建了針對(duì)施工安全事故的自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)。但是，上述研究大多以建設(shè)施工安全為主要研究對(duì)象，在城市地下軌道交通領(lǐng)域研究相對(duì)匱乏。

在此背景下，筆者基于 BIM 與 Kinect 技術(shù)，構(gòu)建了城市地下軌道交通施工安全智能預(yù)警系統(tǒng)，闡述了系統(tǒng)的基本架構(gòu)、主要功能及運(yùn)行流程，實(shí)現(xiàn)了針對(duì)地下軌道交通工程施工過(guò)程中安全事故的主動(dòng)預(yù)警。

1 背景分析

城市軌道交通建設(shè)的施工場(chǎng)所絕大多數(shù)為地下，施工環(huán)境復(fù)雜，極大地受到城市地下管線復(fù)雜度、施工方法的多樣性、周邊既有建筑物密集度等不確定因素的影響，加之，我國(guó)施工作業(yè)人員總體素質(zhì)不高，致使我國(guó)城市軌道交通施工過(guò)程中安全事故頻發(fā)。

相關(guān)研究表明：一起嚴(yán)重事故發(fā)生之前往往會(huì)大量地出現(xiàn)許多微小的無(wú)傷害、無(wú)損失或只有輕微傷害、損失的先兆事件[6]。此外，美國(guó)國(guó)家科學(xué)院（NAS）的研究成果中也指出：倘若事故發(fā)生前能針對(duì)事故征兆進(jìn)行有效“攔截”，則會(huì)大大降低安全事故發(fā)生的可能性。這給筆者提供了重要啟示：比對(duì)具有相似性的嚴(yán)重事故和險(xiǎn)兆事件中的某一個(gè)或者幾個(gè)前兆特征，能夠?qū)Ξ?dāng)前活動(dòng)的發(fā)展趨勢(shì)作出科學(xué)預(yù)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)事故征兆并進(jìn)行預(yù)警。

與此同時(shí)，一些學(xué)者利用 BIM、無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等新興技術(shù)，成功構(gòu)建了建筑工人高處墜落事故智能預(yù)警系統(tǒng)以及智能安全檢查系統(tǒng)[7]，并成功論證了在動(dòng)態(tài)視頻中進(jìn)行人臉識(shí)別[8]的可能性。此外，基于 Kinect 技術(shù)，成功構(gòu)建了人體行為識(shí)別[9-10]、駕駛員疲勞監(jiān)測(cè)[11]等智能系統(tǒng)。這些成果為本研究提供了重要技術(shù)參考：利用 BIM 與Kinect 構(gòu)建城市地下軌道交通施工安全智能預(yù)警系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)施工作業(yè)過(guò)程中危險(xiǎn)信息的自動(dòng)捕捉及智能預(yù)警。

2 需求分析及功能設(shè)計(jì)

當(dāng)前，我國(guó)城市地下軌道交通施工安全管理方式仍然以被動(dòng)式的人工巡查為主，安全管理覆蓋面有限，且難以實(shí)現(xiàn)作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)相關(guān)危險(xiǎn)信息智能感知。加之各參與單位缺乏安全檢查信息的共享機(jī)制，導(dǎo)致安全管理效率不高。對(duì)此，本系統(tǒng)須滿足如下功能需求。

（1）作業(yè)人員智能識(shí)別。城市地下軌道交通在施工過(guò)程中參與單位及人員較多，該系統(tǒng)須提供作業(yè)人員智能識(shí)別功能，以提高安全管理效率。通過(guò) Kinect 捕捉作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)人員的人臉信息，利用人臉識(shí)別技術(shù)完成作業(yè)人員的智能識(shí)別。若識(shí)別出的人臉信息在系統(tǒng)數(shù)庫(kù)中有匹配的相關(guān)人員信息，可記錄下該人員的進(jìn)入或離開(kāi)時(shí)間，以此完成人員的考勤工作及作業(yè)工時(shí)的自動(dòng)統(tǒng)計(jì)。反之，若識(shí)別出的人臉信息無(wú)法在系統(tǒng)數(shù)據(jù)中找到相關(guān)人員信息，則認(rèn)定該人員非法闖入，并發(fā)出警報(bào)。

（2）危險(xiǎn)信息智能預(yù)警。該預(yù)警系統(tǒng)必須及時(shí)感知作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)出現(xiàn)不安全行為、不安全狀態(tài)的工人及施工設(shè)備。通過(guò) Kinect 紅外攝像頭可以捕獲現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)人員的骨骼信息，對(duì)人的不安全行為進(jìn)行識(shí)別。同時(shí)，Kinect 彩色攝像能提取作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)畫面，利用圖像匹配技術(shù)對(duì)畫面中物的不安全狀態(tài)進(jìn)行智能識(shí)別。利用 BIM 技術(shù)對(duì) Kinect 捕捉到的危險(xiǎn)信息及可能造成的事故后果進(jìn)行三維模擬，并以三維動(dòng)畫的形式展現(xiàn)在顯示端。

（3）多用戶協(xié)同化管理。城市地下軌道交通施工包括“洞通”“軌通”“電通”等多個(gè)環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)中又存在多個(gè)標(biāo)段，整個(gè)施工過(guò)程參與單位眾多，組織關(guān)系復(fù)雜，信息來(lái)源混亂。該系統(tǒng)必須滿足多用戶協(xié)同化管理功能的需要，提供整個(gè)施工過(guò)程中安全管理數(shù)據(jù)共享的權(quán)限。通過(guò)構(gòu)建基于 BIM 的共享數(shù)據(jù)平臺(tái)，將各方在參與施工過(guò)程的安全管理指令、會(huì)議紀(jì)要、安全管理日志等相關(guān)數(shù)據(jù)匯總于共享數(shù)據(jù)平臺(tái)中，以供各方參考。

綜上所述，城市地下軌道交通施工安全智能預(yù)警系統(tǒng)須滿足作業(yè)人員智能識(shí)別、危險(xiǎn)信息智能預(yù)警、多用戶協(xié)同化管理 3 大功能，并提供基于 BIM 的共享數(shù)據(jù)平臺(tái)，作為系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理的載體，具體如圖 1 所示。

3 系統(tǒng)構(gòu)建

3.1 技術(shù)支撐

3.1.1 BIM 技術(shù)

BIM 技術(shù)通過(guò)數(shù)字信息仿真模擬建筑物及其內(nèi)部所有信息，以三維模型的形式進(jìn)行展現(xiàn)，將施工過(guò)程中各項(xiàng)相關(guān)數(shù)據(jù)全部整合到這個(gè)三維模型中，從而實(shí)現(xiàn)建設(shè)、設(shè)計(jì)、施工等所有項(xiàng)目參與方在同一數(shù)據(jù)平臺(tái)上進(jìn)行交流與溝通。

圖 1 城市地下軌道交通施工安全智能預(yù)警系統(tǒng)功能

3.1.2 Kinect技術(shù)

Kinect 是由微軟公司推出的一種自然交互設(shè)備，可使用 C++、C# 或 Visual Basic 語(yǔ)言對(duì)其進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。Kinect 含彩色攝像頭和紅外攝像頭，可同時(shí)進(jìn)行彩色圖像（RGB）、深度圖像（Depth）的采集，實(shí)現(xiàn) RGB-D 數(shù)據(jù)的同步獲取及圖像生成。

3.1.3 圖像匹配技術(shù)

圖像匹配技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像的內(nèi)容、特征、紋理及灰度等對(duì)應(yīng)關(guān)系的相似性和一致性進(jìn)行分析，以此獲取相似影像目標(biāo)的一種圖像處理方法。此外，通過(guò)圖像匹配技術(shù)，可以對(duì)特定圖像的顏色、紋理、形狀等特征以數(shù)字化進(jìn)行表達(dá)。

3.2 系統(tǒng)構(gòu)成及功能設(shè)計(jì)

系統(tǒng)構(gòu)成及功能如圖 2 所示，硬件部分主要有 Kinect攝像頭、網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備、服務(wù)器、顯示器等，服務(wù)器是基于 BIM 的共享數(shù)據(jù)平臺(tái)的載體，包含數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、數(shù)據(jù)合成模塊、數(shù)據(jù)顯示模塊、權(quán)限管理模塊，各模塊功能如表 1 所示。此外，在作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)及遠(yuǎn)程操作室安裝音箱，提供語(yǔ)音預(yù)警功能，以加強(qiáng)系統(tǒng)預(yù)警的即時(shí)性及易接受性。

表 1 基于BIM與Kinect的城市地下軌道交通施工安全智能預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)成

3.3 數(shù)據(jù)模塊設(shè)置

本系統(tǒng)負(fù)責(zé)采集的危險(xiǎn)信息包括不安全行為、不安全狀態(tài) 2 個(gè)部分，分別由 Kinect 中的紅外攝像頭、彩色攝像頭負(fù)責(zé)采集，以數(shù)據(jù)比對(duì)及相似度匹配的方法對(duì)采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同數(shù)據(jù)模塊中預(yù)先存儲(chǔ)的不安全行為、不安全狀態(tài)進(jìn)行差異分析，數(shù)據(jù)處理流程如圖 3 所示。本系統(tǒng)使用前須預(yù)先建立不安全行為庫(kù)、不安全狀態(tài)庫(kù)和人臉信息庫(kù)。

圖 2 系統(tǒng)構(gòu)成及功能示意圖

圖 3 數(shù)據(jù)處理流程示意圖

3.3.1 不安全行為庫(kù)

圖 4 人體主要骨骼節(jié)點(diǎn)示意圖

預(yù)先采集城市地下軌道交通施工作業(yè)過(guò)程中典型的作業(yè)工人不安全行為，如操作錯(cuò)誤、攀坐不安全位置等。將這些不安全行為抽象為人體 21 個(gè)主要骨骼節(jié)點(diǎn)（如圖 4所示），通過(guò)對(duì)各節(jié)點(diǎn)間不同角度的描述來(lái)反映不同的行為動(dòng)作，如“站立間雙手上托行為” = {θ1=0°，θ2=0°，θ3∈（50°，100°），θ4∈（50°，100°），θ5∈（50°，100°），……，θ12∈（160°，180°）}，以此完成各類不安全行為的數(shù)字化表達(dá)。

3.3.2 不安全狀態(tài)庫(kù)

預(yù)先采集城市地下軌道交通施工作業(yè)過(guò)程中導(dǎo)致嚴(yán)重事故后果的不安全狀態(tài)場(chǎng)景，如臨邊防護(hù)缺失、作業(yè)隧道區(qū)段存在塌陷趨勢(shì)、固定桿件異常位移、基坑支護(hù)失穩(wěn)勢(shì)等，并以圖像數(shù)據(jù)的形式記錄下這些不安全狀態(tài)場(chǎng)景，以此建立不安全狀態(tài)庫(kù)。

3.3.3 人臉信息庫(kù)

以項(xiàng)目或標(biāo)段為單位，預(yù)先采集項(xiàng)目或標(biāo)段內(nèi)所有參與人員的免冠頭像照片，并將采集的免冠頭像導(dǎo)入基于BIM 的共享數(shù)據(jù)平臺(tái)中，以此建立人臉信息庫(kù)，同時(shí)完成項(xiàng)目或標(biāo)段的施工參與人員信息錄入工作。

3.4 系統(tǒng)運(yùn)行方式設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)將 Kinect 獲取的、人工巡查獲取的危險(xiǎn)信息以及政府部門發(fā)布的指令信息導(dǎo)入基于 BIM 的共享數(shù)據(jù)平臺(tái)中，將該平臺(tái)載入服務(wù)器中，再將服務(wù)器接入網(wǎng)絡(luò)傳輸端，以 WiFi、4G 等無(wú)線傳輸?shù)男问椒謩e與 Kinect、音箱、顯示屏連接，以此完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)顯示的互聯(lián)互通，系統(tǒng)運(yùn)行流程如圖 5 所示。

3.4.1 自動(dòng)監(jiān)測(cè)

將 Kinect 布置于各作業(yè)區(qū)域，當(dāng)有工人進(jìn)入作業(yè)區(qū)域時(shí)，該區(qū)域 Kinect 通過(guò)彩色攝像頭立即捕捉該工人的人臉圖像，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸上傳至服務(wù)器，服務(wù)器立即調(diào)用人臉信息庫(kù)進(jìn)行相似度匹配，若相似度小于規(guī)定的閾值，即人臉信息庫(kù)中無(wú)該名工人相關(guān)信息，判定該工人為非法闖入，并向系統(tǒng)顯示端發(fā)送非法闖入警報(bào)。若相似度值大于規(guī)定的閾值，則判定該工人屬于本系統(tǒng)注冊(cè)工人，擁有進(jìn)入作業(yè)區(qū)域的權(quán)限。

Kinect 通過(guò)彩色攝像頭除捕捉人臉信息外，還對(duì)作業(yè)區(qū)域內(nèi)的物體狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)捕捉，并及時(shí)上傳至服務(wù)器，與服務(wù)器不安全狀態(tài)庫(kù)中易發(fā)事故場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)時(shí)匹配。若相似度超過(guò)規(guī)定閾值，系統(tǒng)自動(dòng)判定當(dāng)前狀態(tài)不安全，有發(fā)生事故的可能，并將預(yù)警結(jié)果在系統(tǒng)顯示端警示。若相似度在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，則系統(tǒng)繼續(xù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，系統(tǒng)顯示端保持靜默狀態(tài)。

與此同時(shí)，Kinect 通過(guò)紅外攝像頭捕捉其識(shí)別區(qū)域內(nèi)所有人員的行為動(dòng)作并及時(shí)上傳服務(wù)器。服務(wù)器將收集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與服務(wù)器中存儲(chǔ)的不安全行為進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比。若捕捉到的工人行為動(dòng)作實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與不安全行為庫(kù)中的數(shù)據(jù)對(duì)比相似度超過(guò)特定閾值，則判定該人員正發(fā)生不安全行為，立即將警報(bào)信息發(fā)送至系統(tǒng)顯示端，反之系統(tǒng)則保持靜默狀態(tài)。

3.4.2 人工巡查

本系統(tǒng)提供人工巡查端口，巡查人員在人工巡查過(guò)程中發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)信息后須以圖像拍攝的形式記錄下，并立即通過(guò)本系統(tǒng)顯示端發(fā)布安全預(yù)警信息。若巡查人員對(duì)其發(fā)現(xiàn)的相關(guān)信息無(wú)法準(zhǔn)確辨識(shí)，則可將相關(guān)信息直接上傳服務(wù)器，服務(wù)器會(huì)自動(dòng)調(diào)取不安全行為庫(kù)、不安全狀態(tài)庫(kù)，以數(shù)據(jù)對(duì)比、圖像匹配的形式進(jìn)行不安全行為、不安全狀態(tài)的相似度對(duì)比，對(duì)比流程與系統(tǒng)自動(dòng)監(jiān)測(cè)過(guò)程中的處理流程相同。

圖 5 城市地下軌道交通施工安全自動(dòng)監(jiān)控流程示意圖

3.4.3 政府部門

政府部門可以通過(guò)本系統(tǒng)瀏覽各自管轄區(qū)域內(nèi)的地下軌道交通施工的動(dòng)態(tài)信息，以此較為全面、真實(shí)地掌握施工安全狀況。此外，本系統(tǒng)基于 BIM 建立了一個(gè)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，可將城市地下軌道交通施工過(guò)程中的所有信息均集中于這個(gè)平臺(tái)中，并為政府部門設(shè)置了一個(gè)專用接口。政府部門可以通過(guò)該接口發(fā)布相關(guān)指令，以供各參與方查閱及參考。

4 應(yīng)用示例

本文以上海城市地下軌道交通建設(shè)作為本系統(tǒng)的應(yīng)用示例。首先，根據(jù)不同線路及站點(diǎn)的設(shè)計(jì)圖或施工圖建立BIM 模型，并將所有 BIM 模型進(jìn)行融合，形成一個(gè)綜合的上海城市地下軌道交通 BIM 模型。將 BIM 模型中各軌道線路、站點(diǎn)與二維平面地圖對(duì)應(yīng)地點(diǎn)建立鏈接，用戶根據(jù)需要點(diǎn)擊系統(tǒng)顯示端二維地圖的作業(yè)點(diǎn)后，本系統(tǒng)自動(dòng)轉(zhuǎn)入該區(qū)域的實(shí)施監(jiān)控，也可以根據(jù)需要，切換二維地圖及三維 BIM 模型場(chǎng)景。

建設(shè)過(guò)程中的各參與方均基于本系統(tǒng)進(jìn)行安全管理的協(xié)同辦公，進(jìn)入本系統(tǒng)的權(quán)限由政府部門負(fù)責(zé)管理，事故懲罰、指令反饋等均通過(guò)本系統(tǒng)的文件發(fā)送、文件收取功能完成，并將所有信息存儲(chǔ)于本系統(tǒng)中。

圖 6 基于BIM與Kinect的城市地下軌道交通施工安全智能預(yù)警系統(tǒng)軟件界面示意圖

5 結(jié) 論

本文建立的城市地下軌道交通施工安全智能預(yù)警系統(tǒng)融合了 BIM 與 Kinect 技術(shù)，以數(shù)據(jù)對(duì)比及圖像匹配的手段實(shí)現(xiàn)對(duì)人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)的智能識(shí)別。本系統(tǒng)硬件部分主要有 Kinect 攝像頭、網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備、服務(wù)器、顯示器、音箱等?；?BIM 的共享數(shù)據(jù)平臺(tái)是本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中樞，也是服務(wù)器承載對(duì)象，涵蓋數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、數(shù)據(jù)合成模塊、數(shù)據(jù)顯示模塊、權(quán)限管理模塊，項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中的所有數(shù)據(jù)均集中于該共享數(shù)據(jù)平臺(tái)中，可實(shí)現(xiàn)所有參與項(xiàng)目建設(shè)單位的協(xié)同辦公及數(shù)據(jù)共享。