孫繼平，范偉強

(中國礦業(yè)大學(xué)(北京) 機電與信息工程學(xué)院， 北京 100083)

0 引言

瓦斯爆炸、瓦斯煤塵爆炸和煤塵爆炸(以下統(tǒng)稱瓦斯和煤塵爆炸)會造成大量人員傷亡和財產(chǎn)損失，是煤礦重特大事故中事故起數(shù)和死亡人數(shù)最多的事故[1]。瓦斯和煤塵爆炸會消耗大量O2，產(chǎn)生大量CO和CO2等有毒有害氣體，造成大量人員中毒窒息死亡[2]。瓦斯和煤塵爆炸事故后，遇險人員在缺氧、CO和CO2濃度較高的災(zāi)后環(huán)境中滯留時間越長，死亡概率越高。因此，盡早發(fā)現(xiàn)事故并報警，盡早撤出遇險人員，盡早派救護隊員救出遇險人員，是減少事故人員傷亡的有效措施。目前，煤礦瓦斯和煤塵爆炸事故發(fā)現(xiàn)和報警主要靠人工完成，存在發(fā)現(xiàn)晚、上報不及時、應(yīng)急響應(yīng)慢等問題。特別是當事故現(xiàn)場人員全部遇難或昏迷，將不能及時發(fā)現(xiàn)事故。筆者基于瓦斯和煤塵爆炸視頻圖像特征，研究了煤礦瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法，對避免或減少事故人員傷亡具有重要的理論意義和實用價值。

1 瓦斯和煤塵爆炸視頻圖像特征分析

煤礦瓦斯和煤塵爆炸會產(chǎn)生高溫、高壓、爆炸沖擊波、火焰波、大量有毒有害氣體和煙氣，將沉積在頂?shù)装?、巷幫和設(shè)備上的粉塵揚起，造成巷道垮塌、設(shè)備和設(shè)施損壞及位移、人員傷亡等[3]，形成了瓦斯和煤塵爆炸視頻圖像特征：爆炸火球通常呈紅色，亮度高、溫度高，輻射較強的紅外線和紫外線[4]，火球面積迅速擴大；火焰鋒面的面積、亮度、顏色、形狀、輻射強度等不斷變化；煙塵(煙氣和揚塵)的面積、顏色、形狀等不斷變化；有物體快速移動和變形。

1.1 圖像靜態(tài)特征分析

圖像靜態(tài)特征包括火球和煙塵溫度場分布特征，火焰鋒面顏色和亮度分布特征，火焰鋒面和煙塵圓形度及質(zhì)心等形狀特征，紅外和紫外輻射強度分布特征[4]，采掘工作面和巷道垮塌、設(shè)備和設(shè)施損壞及位移、人員傷亡等。瓦斯和煤塵爆炸形成的火球和火焰通常為亮紅色。在灰度圖像中，火球圓形度較高。

1.2 視頻動態(tài)特征分析

視頻動態(tài)特征包括亮度變化及變化率、空間結(jié)構(gòu)變化及變化率、形狀變化及變化率、顏色變化及變化率、溫度場變化及變化率等。爆炸發(fā)生瞬間，爆源處空氣溫度急劇升高，火球迅速增大后充滿巷道斷面，并形成高溫、高速的火焰波和煙塵。爆炸發(fā)生后，隨著距爆源距離的增加，火焰波前后鋒面逐漸重合，火焰厚度逐漸變小，由扇形結(jié)構(gòu)逐漸變換為相對平緩的平面[5]，火焰鋒面、火焰波、煙塵前沿位移速度不斷減小直至消失，高溫區(qū)域、火焰波和煙塵的最高溫度逐漸減小[6]。隨著沖擊波的傳播，巷道垮塌、設(shè)備損壞、物體位移、煤塵卷揚、煙塵溫度和濃度逐漸變小[7]。

2 基于視頻圖像的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法

針對瓦斯和煤塵爆炸視頻圖像特征，筆者提出了基于視頻圖像的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法。該方法能夠感知監(jiān)視區(qū)域內(nèi)瓦斯和煤塵爆炸靜態(tài)和動態(tài)特征，并判定爆源，具有非接觸、信息豐富和速度快等優(yōu)點[8]，克服了傳感器監(jiān)測法僅能實現(xiàn)單點監(jiān)測的缺點。

2.1 基于可見光視頻圖像的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法

通過可見光高速彩色防爆攝像機，實時采集煤礦井下監(jiān)視區(qū)域的視頻圖像，基于顏色空間模型、火焰波傳播特征、沖擊波傳播特征實現(xiàn)瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定。

(1) 在RGB，HSV，YCbCr等顏色空間模型[9]中，分析圖像中顏色或亮度異常區(qū)域、異常區(qū)域面積、異常區(qū)域面積增長速度、異常區(qū)域最大灰度值、異常區(qū)域最大灰度值增長速度、異常區(qū)域邊緣和空間分布等特征[10-11]，結(jié)合不同監(jiān)視距離內(nèi)圖像異常區(qū)域的時空關(guān)系，不同監(jiān)視地點圖像異常的時序關(guān)系，以及攝像機損壞的時序關(guān)系等，辨識煤礦瓦斯和煤塵爆炸，判定爆源位置。

(2) 采用數(shù)字圖像識別算法，獲取爆炸瞬間火球面積增長速度、火球前沿位移速度等[12]，分析火焰波在監(jiān)視區(qū)域內(nèi)傳播過程中的時空關(guān)系，不同監(jiān)視地點的火焰波厚度、形態(tài)結(jié)構(gòu)、移動速度、時序關(guān)系等特征，結(jié)合攝像機損壞的時序關(guān)系等，辨識煤礦瓦斯和煤塵爆炸，判定爆源位置。

(3) 分析監(jiān)視區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)快速移動的物體及其移動速度、巷道垮塌及垮塌速度、吊掛在巷道幫壁上的線纜脫落及脫落速度、煙塵區(qū)域面積變化及變化率等，分析沖擊波裹挾的煙塵在監(jiān)視區(qū)域內(nèi)傳播過程中的時空關(guān)系，不同監(jiān)視地點的巷道和機電設(shè)備的破壞程度、沖擊波裹挾的煙塵移動速度等特征，結(jié)合攝像機損壞的時序關(guān)系，辨識煤礦瓦斯和煤塵爆炸，判定爆源位置。

2.2 基于近紅外視頻圖像的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法

煤礦瓦斯和煤塵爆炸會產(chǎn)生大量紅外輻射，圖像中火球和火焰波的亮度與周圍環(huán)境存在顯著區(qū)別。通過近紅外攝像機采集監(jiān)視區(qū)域的近紅外視頻圖像，采用圖像智能分析和識別算法，提取圖像中異常高亮區(qū)域，計算高亮區(qū)域的亮度變化率、面積變化率、最高亮度、最高亮度增長速度、分布等特征[10，13-14]，分析火焰波在監(jiān)視區(qū)域內(nèi)傳播過程中的時空關(guān)系，不同監(jiān)視地點的巷道和機電設(shè)備的破壞程度、物體移動速度等特征，結(jié)合攝像機損壞的時序關(guān)系，辨識煤礦瓦斯和煤塵爆炸，判定爆源位置。

2.3 基于遠紅外視頻圖像的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法

煤礦瓦斯和煤塵爆炸瞬間會產(chǎn)生高溫火球，隨著距爆源距離和爆炸時間的增加，火球溫度場分布逐漸發(fā)生改變[7，15]。通過紅外熱像儀(遠紅外攝像機)采集監(jiān)視區(qū)域的遠紅外視頻圖像，分析圖像中高溫區(qū)域溫度和亮度分布、高溫區(qū)域面積及其增長率、高溫區(qū)域最高溫度及其變化率、火焰波的熱作用持續(xù)時間及其傳播速度、火焰波厚度等特征[7]，結(jié)合不同位置紅外熱像儀監(jiān)測的溫度及其變化率[16]，以及紅外熱像儀損壞的時序關(guān)系，辨識煤礦瓦斯和煤塵爆炸，判定爆源位置。

2.4 基于紫外視頻圖像的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法

煤礦瓦斯和煤塵爆炸會產(chǎn)生紫外輻射，隨著距爆源距離的增加，紫外輻射強度逐漸衰減。通過紫外防爆攝像機采集監(jiān)視區(qū)域的紫外視頻圖像，采用圖像智能分析和識別算法，分析爆炸瞬間產(chǎn)生的火球和爆炸火焰波的紫外輻射光譜圖像，提取圖像中高亮區(qū)域、高亮區(qū)域面積變化率、高亮區(qū)域最高亮度及其變化率、高亮目標移動速度等特征，結(jié)合不同監(jiān)視地點的紫外輻射光譜圖像的亮度變化，以及攝像機損壞的時序關(guān)系，辨識煤礦瓦斯和煤塵爆炸，判定爆源位置。

3 多信息融合的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法

基于可見光視頻圖像的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法具有監(jiān)測范圍廣、成本低、使用與維護簡單、受距離影響小、分辨率高、色彩信息豐富、火球和煙塵邊緣特征清晰等優(yōu)點；但抗干擾能力差，易受煤礦井下火災(zāi)、巷道燈、礦燈、車燈及紅色衣物等影響[17-18]，濃煙降低了可見光攝像機的監(jiān)視距離和圖像質(zhì)量。

基于近紅外視頻圖像的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法監(jiān)測范圍廣，能較好地消除紅色衣物的干擾，受井下粉塵、煙霧等氣溶膠散射及水蒸氣、CO2等輻射吸收氣體的影響小，能夠在較惡劣的環(huán)境中獲得比可見光波段更清晰的視頻圖像，提高了瓦斯和煤塵爆炸感知的可靠性和準確性，降低了誤報率；但易受巷道燈、礦燈、車燈等發(fā)熱和高亮物體的干擾。

基于遠紅外視頻圖像的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法監(jiān)測范圍廣，可在高粉塵和濃煙等低能見度環(huán)境中進行監(jiān)測；但易受視距內(nèi)氣體吸收、氣溶膠散射等輻射衰減[19]，以及監(jiān)視環(huán)境中近距離白熾燈、機電設(shè)備等其他高溫?zé)嵩春突馂?zāi)的影響[14]，存在成本高、圖像分辨率低等缺陷。

基于紫外視頻圖像的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法監(jiān)測范圍廣，受巷道燈、礦燈、車燈等發(fā)熱和高亮物體及紅色衣物等影響小，可靠性高；但電氣設(shè)備和電纜故障產(chǎn)生的電弧會輻射紫外線，影響瓦斯和煤塵爆炸辨識準確率，且紫外攝像機價格昂貴。

為進一步提高瓦斯和煤塵爆炸辨識準確率，筆者提出了多信息融合的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法。該方法融合可見光視頻圖像、近紅外視頻圖像、遠紅外視頻圖像、紫外視頻圖像、O2、CO2、CO、溫度、聲音、震動、氣壓、風(fēng)速、風(fēng)向、煙霧、粉塵等信息，綜合分析辨識瓦斯和煤塵爆炸，減小火災(zāi)、巷道燈、礦燈、車燈、紅色衣物、機電設(shè)備發(fā)熱、電氣設(shè)備和電纜故障放電、煤與瓦斯突出、沖擊地壓、頂板大面積冒落、水災(zāi)、爆破作業(yè)、工作面落煤、煤炭轉(zhuǎn)載和運輸?shù)葘ν咚购兔簤m爆炸辨識的影響。

4 結(jié)論

(1) 瓦斯和煤塵爆炸視頻圖像具有下列特征：爆炸火球通常呈紅色，亮度高、溫度高，輻射較強的紅外線和紫外線，火球面積迅速擴大；火焰鋒面的面積、亮度、顏色、形狀、輻射強度等不斷變化；煙塵的面積、顏色、形狀等不斷變化；有物體快速移動和變形。

(2) 基于視頻圖像的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法能夠感知監(jiān)視區(qū)域內(nèi)瓦斯和煤塵爆炸靜態(tài)和動態(tài)特征，并判定爆源，具有非接觸、信息豐富和速度快等優(yōu)點，克服了傳感器監(jiān)測法僅能實現(xiàn)單點監(jiān)測的缺點。

(3) 多信息融合的瓦斯和煤塵爆炸感知報警及爆源判定方法融合可見光視頻圖像、近紅外視頻圖像、遠紅外視頻圖像、紫外視頻圖像、O2、CO2、CO、溫度、聲音、震動、氣壓、風(fēng)速、風(fēng)向、煙霧、粉塵等信息，綜合分析辨識瓦斯和煤塵爆炸，減小火災(zāi)、巷道燈、礦燈、車燈、紅色衣物、機電設(shè)備發(fā)熱、電氣設(shè)備和電纜故障放電、煤與瓦斯突出、沖擊地壓、頂板大面積冒落、水災(zāi)、爆破作業(yè)、工作面落煤、煤炭轉(zhuǎn)載和運輸?shù)葘ν咚购兔簤m爆炸辨識的影響。