章 巍，嚴(yán)鴻平，錢和平，邵越風(fēng)

(1.浙江省能源集團有限公司，浙江 杭州 310007；2.浙江浙能紹興濱海熱電有限責(zé)任公司，浙江 紹興312073)

0 引言

我國經(jīng)濟社會不斷發(fā)展，各種建筑行業(yè)的施工設(shè)備也不斷發(fā)展更新，尤其是在互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)普及的大環(huán)境下，智能識別技術(shù)發(fā)展迅速，現(xiàn)已在多個行業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[1-2]。我國目前建筑施工現(xiàn)場安全事故發(fā)生的頻率依然較高，因此，將智能識別技術(shù)應(yīng)用到建筑工作安全管理系統(tǒng)的研究已成為我國目前施工安全領(lǐng)域研究的重點[3]。

本文設(shè)計了一種基于圖像異類特征融合的基建工地現(xiàn)場安全智能預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)運用了圖像異類特征融合技術(shù)。對于獲取圖像特征模糊，數(shù)據(jù)存在差異、遺漏等狀況，通過圖像異類特征融合技術(shù)進行修正。

1 基建工地現(xiàn)場安全智能預(yù)警系統(tǒng)硬件設(shè)計

基于圖像異類特征融合的基建工地現(xiàn)場安全智能預(yù)警系統(tǒng)的硬件組成主要包括施工現(xiàn)場監(jiān)控設(shè)備、通信網(wǎng)絡(luò)裝置、傳感器、預(yù)警器和后臺總控制器。現(xiàn)場監(jiān)控設(shè)備負(fù)責(zé)對施工場地各個部分進行實時監(jiān)測，收集視頻圖像信息，本文引入了圖像異類特征融合技術(shù)，使監(jiān)控裝置采集到的圖像和視頻資源更為準(zhǔn)確清晰；通信網(wǎng)絡(luò)一般采用當(dāng)前最為普遍使用的無線網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)寬帶，監(jiān)控設(shè)備采集到的視頻圖像信息能通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)胶笈_控制中心對數(shù)據(jù)信息進行智能分析和處理，通過檢測圖像視頻數(shù)據(jù)代碼分析施工現(xiàn)場各部分安全系數(shù)和異常狀況，對檢測到的異常狀況及時報警，將產(chǎn)生問題的具體位置、危險系數(shù)等信息上報給工作人員，以及時解決安全問題[4-5]。

1.1 預(yù)警器設(shè)計

預(yù)警器內(nèi)部裝置主要包括視頻監(jiān)控裝置、圖像傳感器和通信線路。圖像視頻監(jiān)控設(shè)備主要由圖像接收傳感器和信號數(shù)據(jù)處理器構(gòu)成，負(fù)責(zé)實時采集施工現(xiàn)場的各方位視頻與圖像信息；通信傳輸電路、串口通信線路、無線網(wǎng)接收服務(wù)器、有線網(wǎng)絡(luò)接口以及電源充電設(shè)備主要是信息傳輸線路和電源充電部分的硬件設(shè)備組成部分[4,6]。

基于圖像異類特征融合的基建工地現(xiàn)場安全智能預(yù)警系統(tǒng)前端預(yù)警器硬件主要由裝置主體、監(jiān)控攝像頭、開關(guān)按鈕、設(shè)備控制器、滾輪轉(zhuǎn)輪、設(shè)備支撐架、報警裝置、圖像傳感器、音頻傳感器、降噪裝置、遮光器、頂部防護板和顯示器組成。其操作過程主要由監(jiān)控攝像頭進行實時監(jiān)測，圖像傳感器和音頻傳感器負(fù)責(zé)接收信息，由于建筑施工現(xiàn)場往往環(huán)境嘈雜，因此需要安裝降噪裝置，減少其余噪聲對信息獲取的影響；遮光器和頂部防護板主要對監(jiān)控攝像裝置進行保護，并減少光源對攝像頭視頻圖像采集造成的光影影響[7]。安全智能預(yù)警系統(tǒng)硬件預(yù)警裝置的組成結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 預(yù)警裝置硬件組成結(jié)構(gòu)示意

預(yù)警器的監(jiān)控裝置采集到的視頻圖像信息通過信號處理器，將信息資源分解處理轉(zhuǎn)化為數(shù)字代碼，通過通信線路傳輸?shù)綀D像處理運算程序，利用處理器以及圖像特異類特征融合技術(shù)將圖像數(shù)據(jù)信息完成處理、分類、傳輸儲存等操作過程，再經(jīng)由通信網(wǎng)絡(luò)傳輸給后臺系統(tǒng)控制中心；經(jīng)控制中心處理后的信息會通過無線網(wǎng)或局域網(wǎng)傳輸?shù)较鄳?yīng)工作單位和工作人員的終端服務(wù)器上，工作過程如圖2所示。

圖2 預(yù)警器信息通信示意

1.2 控制器設(shè)計

后臺控制器裝置主要由通信接收器、視頻圖像顯示器、中心總控制器和智能數(shù)據(jù)分析器構(gòu)成。智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)對視頻圖像按照相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)進行分析處理，分析后的數(shù)據(jù)會在專用的圖像顯示器上呈現(xiàn)，工作人員能夠根據(jù)所顯示的數(shù)據(jù)信息判斷出施工現(xiàn)場的具體情況和故障問題的相關(guān)信息[8-9]。具體后臺控制裝置硬件組成如圖3所示。

圖3 后臺控制裝置硬件組成示意

由圖3可知，通信接收器先接收到預(yù)警器傳輸?shù)囊曨l圖像分析的數(shù)據(jù)信息，再將其傳輸?shù)娇刂浦行牡囊曨l圖像處理服務(wù)器。

2 基建工地現(xiàn)場安全智能預(yù)警系統(tǒng)軟件設(shè)計

在傳統(tǒng)安全智能預(yù)警系統(tǒng)的研究基礎(chǔ)上，本文引用了圖像異類特征融合技術(shù)，設(shè)計出圖像視頻分析處理準(zhǔn)確率更高的安全智能預(yù)警系統(tǒng)軟件。

圖像異類特征融合技術(shù)在圖像視頻識別過程中，著重關(guān)注圖像存在差異的部分，分析圖像的色彩紋路、光影分布和清晰度等多個參數(shù)，通過對比運算對存在問題的圖像部分進行修正，能夠相對完整地滿足信息修補，提升圖像的清晰度和準(zhǔn)確度。對于施工現(xiàn)場的噪聲干擾，除了降噪裝置以外，圖像異類融合技術(shù)也能夠通過圖像紋理、結(jié)構(gòu)等特征對圖像進行修正復(fù)原，該技術(shù)的應(yīng)用大大減少了噪聲和光影對圖像采集造成的干擾，而且識別能力較強，能夠更為精準(zhǔn)地對不同圖像位置、顏色、范圍等信息進行分析[10-11]。圖像異類特征融合處理程序的運行流程如圖4所示。

由圖4可見，視頻和圖像經(jīng)過讀取后會進行顏色、紋理、形態(tài)特征分析，提取顏色參數(shù)的3個分量經(jīng)過運算得出均值、方差和斜度的特征參數(shù)。顏色提取的公式為

圖4 圖像異類特征融合處理程序的運行流程

(1)

N為圖像中的像素個數(shù)；P為圖像色彩含有灰度的比率；H、S、V分別表示圖像提取均值、方差和斜度分量[12-13]。

圖像的形態(tài)特征需要用圖像灰度化、邊緣模糊檢驗、閾值分割等程序操作，得出幾何特征參數(shù)；紋理參數(shù)要通過能量矩陣、熵矩陣等灰度化共生矩陣運算程序，得出均值、標(biāo)準(zhǔn)差的特征參數(shù)；最后將所得參數(shù)結(jié)果進行SVM識別操作，識別算法為

(2)

圖5 預(yù)警系統(tǒng)的軟件運行流程

由圖5可知，接收到基建工地現(xiàn)場的圖像信息的后臺控制中心圖像信息處理系統(tǒng)對圖像進行分析處理、安全判定、儲存和傳輸。處理后有用的信息，能夠反映給相關(guān)人員，在智能安全管理系統(tǒng)的智能自動化操作下，設(shè)定好各檢測對象相關(guān)的參數(shù)指標(biāo)，圖像處理系統(tǒng)即可對工作人員、施工設(shè)備、工作環(huán)境等多方面進行分析檢測。如某項參數(shù)出現(xiàn)異常，經(jīng)過判定為安全問題，預(yù)警系統(tǒng)會根據(jù)安全問題的風(fēng)險級別發(fā)出相應(yīng)的報警信號。

對于不同風(fēng)險等級的預(yù)警信號，控制中心系統(tǒng)采用相應(yīng)級別的安全應(yīng)急程序。首先啟動安全事故警報，對施工現(xiàn)場風(fēng)險地區(qū)進行緊急預(yù)警，同時，后臺調(diào)整畫面對施工場進行監(jiān)控，智能數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)跟進風(fēng)險部分的參數(shù)動態(tài)變化，以便及時調(diào)整解決方案和措施的實施[14]。如果安全威脅進一步惡化，脫離了可控范圍，安全控制系統(tǒng)中心會及時啟動應(yīng)急救援方案，防止安全問題的進一步擴大。

3 實驗研究

將本文設(shè)計的圖像異類特征融合智能安全預(yù)警系統(tǒng)和傳統(tǒng)的安全預(yù)警系統(tǒng)進行對比，在同一基建施工場地模擬安全事故發(fā)生狀態(tài)，用3種安全預(yù)警系統(tǒng)同時進行現(xiàn)場監(jiān)測和信息處理，記錄每種安全預(yù)警系統(tǒng)的各方面數(shù)據(jù)信息，并繪制對比折線圖。

本文選取了基于多特征融合技術(shù)的安全預(yù)警系統(tǒng)和基于圖像輪廓提取技術(shù)的安全預(yù)警系統(tǒng)與本文設(shè)計的基于圖像異類特征融合技術(shù)的安全智能預(yù)警系統(tǒng)進行對比參照。3種預(yù)警系統(tǒng)對建筑施工現(xiàn)場圖像采集的像素清晰度方面差異較大，采集到的圖像信息清晰度對比情況如圖6所示。

圖6 3種系統(tǒng)圖像清晰度對比

由圖6可以明顯看出，本文設(shè)計的安全預(yù)警系統(tǒng)，比傳統(tǒng)的安全預(yù)警系統(tǒng)圖像采集清晰度更高，數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確，隨著測量范圍的增大，采集圖像的清晰度和準(zhǔn)確度變化不大，可見實驗中設(shè)定的觀測范圍對其圖像采集能力影響較小。而傳統(tǒng)的安全預(yù)警系統(tǒng)，隨著監(jiān)測范圍的增大，圖像或多或少出現(xiàn)了清晰度下降等情況，一般表現(xiàn)為圖像模糊、錯漏等現(xiàn)象，從而導(dǎo)致對于關(guān)鍵部分的聚焦能力弱，對存在安全隱患的部分無法及時捕捉，不利于安全預(yù)警系統(tǒng)性能的提高，從而降低安全系統(tǒng)預(yù)警能力。對于安全預(yù)警系統(tǒng)來說，圖像資源像素越高，整個系統(tǒng)各方面操作的準(zhǔn)確度也更高，因此，本文設(shè)計的基于圖像異類特征融合技術(shù)的基建工地安全智能預(yù)警系統(tǒng)更適合目前甚至將來建筑安全管理領(lǐng)域的智能化發(fā)展。

本文同樣對后臺控制中心系統(tǒng)圖像檢測分析過程進行了記錄，從圖像接收速度、代碼分解、信息處理與安全預(yù)警和緊急處理反應(yīng)靈敏度等方面進行了較為全面的測量對比，總體的安全預(yù)警系統(tǒng)智能化程度如圖7所示。

圖7 綜合性能實驗結(jié)果

由圖7可知，多特征融合技術(shù)的安全預(yù)警系統(tǒng)后臺控制處理器的綜合性能數(shù)據(jù)，隨著處理圖像的數(shù)量增加，性能有所下降，實驗中表現(xiàn)為處理速度變緩慢，偶爾出現(xiàn)卡頓問題，控制系統(tǒng)對安全事故應(yīng)急處理的反應(yīng)速度遲緩，導(dǎo)致安全預(yù)警信號延遲等狀況?；趫D像輪廓提取技術(shù)的安全預(yù)警系統(tǒng)，在圖像采集的清晰度上能力比較弱，因此在后續(xù)圖像分析處理與安全預(yù)警等環(huán)節(jié)均無法達到理想標(biāo)準(zhǔn)。與傳統(tǒng)的安全預(yù)警系統(tǒng)相比，本文設(shè)計的安全智能預(yù)警系統(tǒng)綜合性能更強，智能化水平更高，對基建工地現(xiàn)場的安全問題預(yù)警能力更強，綜合實力更優(yōu)越。圖7中數(shù)據(jù)是對安全預(yù)警系統(tǒng)內(nèi)部處理程序性能的一個綜合數(shù)據(jù)體現(xiàn)。隨著程序不斷運行的時間加長，采集到的圖像數(shù)量增加，控制系統(tǒng)的綜合性能沒有太大變化，表明處理系統(tǒng)對圖片分析處理的速度沒有下降，處理所得的數(shù)據(jù)也都較為準(zhǔn)確，沒有出現(xiàn)因數(shù)據(jù)過多而導(dǎo)致系統(tǒng)程序運行卡頓或數(shù)據(jù)錯漏等現(xiàn)象。

對于大型基建施工現(xiàn)場突發(fā)的安全事故，傳統(tǒng)的安全預(yù)警系統(tǒng)無法及時捕捉到安全問題的存在位置，導(dǎo)致安全預(yù)警不能及時進行警報通知，可能會造成安全事故的發(fā)生，對施工現(xiàn)場造成不同程度的損失。因此，本文設(shè)計的智能安全預(yù)警系統(tǒng)更適用于當(dāng)前的基建施工現(xiàn)場的情況監(jiān)測預(yù)警。

4 結(jié)束語

本文介紹了基于圖像異類特征融合的基建工地現(xiàn)場安全智能預(yù)警系統(tǒng)的硬件和軟件設(shè)計，并通過對比實驗證明了本文設(shè)計的智能安全預(yù)警系統(tǒng)比傳統(tǒng)的安全預(yù)警系統(tǒng)性能更高，更智能化。隨著當(dāng)今社會大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日益發(fā)展，建筑施工安全管理領(lǐng)域更需要智能化的安全預(yù)警系統(tǒng)來提高安全保障水平，同時，智能化的安全系統(tǒng)也更容易與日后建筑行業(yè)的更新發(fā)展相適應(yīng)，兩者相輔相成，推動智能安全技術(shù)與基建行業(yè)的進一步發(fā)展。