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    綜采工作面視頻監(jiān)控系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)

    2020-08-25 01:23:02杜春暉
    工礦自動(dòng)化 2020年8期
    關(guān)鍵詞:畸變采煤機(jī)工作面

    杜春暉

    (1.中國(guó)煤炭科工集團(tuán)太原研究院有限公司, 山西 太原 030006;2.山西天地煤機(jī)裝備有限公司, 山西 太原 030006)

    0 引言

    綜采工作面是煤礦的第一生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng),是煤礦安全管理工作的重中之重[1-2]。目前國(guó)內(nèi)綜采工作面基本實(shí)現(xiàn)了三機(jī)設(shè)備一鍵啟停、液壓支架自動(dòng)移架、采煤機(jī)自動(dòng)跟機(jī)、刮板輸送機(jī)自動(dòng)校直等。隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展,越來越多的綜采工作面完成了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的覆蓋,有的礦井開始嘗試借助虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)構(gòu)建三維采礦現(xiàn)實(shí)環(huán)境,模擬綜采工作面三機(jī)作業(yè)過程及設(shè)備運(yùn)行情況[3-6]。煤礦井下視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為煤礦安全生產(chǎn)的輔助系統(tǒng),主要用于井下重點(diǎn)防護(hù)區(qū)域的監(jiān)控與人員監(jiān)管[7]。

    隨著煤礦開采自動(dòng)化程度逐步提高,視頻監(jiān)控系統(tǒng)成為無人化綜采工作面的必備系統(tǒng)。利用遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控系統(tǒng),地面人員可對(duì)井下情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,及時(shí)發(fā)現(xiàn)事故隱患,指導(dǎo)地面人員遠(yuǎn)程控制設(shè)備啟停,避免事故發(fā)生,同時(shí)可為事故原因分析提供第一手影像資料。然而,現(xiàn)有綜采工作面視頻監(jiān)控系統(tǒng)存在占用帶寬大、視頻存儲(chǔ)不完整、采煤機(jī)截割畫面不突出、視頻拼接畫面參差不齊等問題,為解決上述問題,筆者從系統(tǒng)硬件和軟件、視頻壓縮和拼接算法等方面進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。

    1 現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及存在問題

    1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    綜采工作面視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。在液壓支架上安裝大量攝像儀[8-9],將攝像儀正對(duì)煤壁,通過礦用網(wǎng)線與最近工作面交換機(jī)連接。工作面交換機(jī)之間通過光纖連接組成工作面環(huán)網(wǎng)并接入井下環(huán)網(wǎng)交換機(jī)。地面主機(jī)通過交換機(jī)連接至井下環(huán)網(wǎng),便可獲取每臺(tái)攝像儀的視頻畫面。為直觀顯示整個(gè)綜采工作面的情況,上位機(jī)軟件對(duì)每臺(tái)攝像儀的視頻畫面進(jìn)行實(shí)時(shí)拼接,同時(shí),將視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于網(wǎng)絡(luò)視頻存儲(chǔ)服務(wù)器內(nèi)。

    1.2 存在問題

    (1) 視頻傳輸占用帶寬較大。綜采工作面一般采用百兆光纖環(huán)網(wǎng),按照每臺(tái)攝像儀占用3 Mbit/s帶寬計(jì)算,可布置30多臺(tái)攝像儀。即使采用千兆光纖環(huán)網(wǎng),若在工作面布置大量攝像儀,視頻數(shù)據(jù)傳輸占用的網(wǎng)絡(luò)帶寬也非常大,畫面卡頓現(xiàn)象不可避免,同時(shí),還會(huì)影響設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和控制信號(hào)的實(shí)時(shí)傳輸。

    圖1 綜采工作面視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of video monitoring system on fully mechanized mining face

    (2) 視頻存儲(chǔ)不完整。利用地面網(wǎng)絡(luò)視頻存儲(chǔ)服務(wù)器存儲(chǔ)井下視頻數(shù)據(jù)時(shí),井下攝像儀與地面網(wǎng)絡(luò)視頻存儲(chǔ)服務(wù)器之間經(jīng)過了多級(jí)網(wǎng)絡(luò)連接,且攝像儀數(shù)量較多,視頻數(shù)據(jù)傳輸量較大,很容易發(fā)生網(wǎng)絡(luò)擁堵或線路故障,導(dǎo)致地面網(wǎng)絡(luò)視頻存儲(chǔ)服務(wù)器無法存儲(chǔ)完整、流暢的視頻數(shù)據(jù)。

    (3) 采煤機(jī)截割畫面不突出。綜采工作面需要重點(diǎn)監(jiān)視采煤機(jī)的實(shí)時(shí)運(yùn)行畫面,但拼接后的全景視頻畫面不僅局部卡頓,而且采煤機(jī)在整個(gè)畫面中的比例很小,采煤機(jī)運(yùn)行狀態(tài)無法看清,如圖2所示。

    圖2 全景畫面中采煤機(jī)位置Fig.2 Shearer position in panoramic picture

    (4) 視頻拼接畫面參差不齊。視頻拼接的前提是所有攝像儀畫面中心點(diǎn)位于同一水平軸上,而液壓支架上的攝像儀位置高低有差異,角度有差異,畫面中心點(diǎn)不可能完全處于同一水平軸上。這就導(dǎo)致視頻拼接后的畫面出現(xiàn)參差不齊的現(xiàn)象,影響整幅畫面的流暢性,如圖3所示。

    圖3 視頻拼接畫面Fig.3 Video stitching screen

    2 優(yōu)化設(shè)計(jì)方案

    2.1 硬件優(yōu)化設(shè)計(jì)

    優(yōu)化后的視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示。在系統(tǒng)中引入網(wǎng)絡(luò)硬盤錄像機(jī),將攝像儀按就近原則進(jìn)行編組,每組8臺(tái)攝像儀通過網(wǎng)線接入同一臺(tái)硬盤錄像機(jī),將硬盤錄像機(jī)通過網(wǎng)線就近接入工作面交換機(jī),通過井下環(huán)網(wǎng)將數(shù)據(jù)傳輸至地面集控中心。這樣設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)如下:① 減小網(wǎng)絡(luò)帶寬占用,避免網(wǎng)絡(luò)擁堵。當(dāng)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)入硬盤錄像機(jī)后,經(jīng)壓縮、存儲(chǔ)后再轉(zhuǎn)發(fā),極大地降低了傳輸數(shù)據(jù)量,減小了網(wǎng)絡(luò)帶寬占用率。② 減少數(shù)據(jù)丟失,保證數(shù)據(jù)完整性。網(wǎng)絡(luò)硬盤錄像機(jī)的每個(gè)輸入通道分別對(duì)應(yīng)一臺(tái)攝像儀,不受網(wǎng)絡(luò)帶寬的影響,保證每臺(tái)攝像儀的視頻數(shù)據(jù)可完整保存在硬盤錄像機(jī)里;同時(shí),由集中存儲(chǔ)變?yōu)榉稚⒋鎯?chǔ),避免了因網(wǎng)絡(luò)硬盤錄像機(jī)上一級(jí)線路連接故障造成的攝像儀視頻數(shù)據(jù)集體丟失,保證在攝像儀正常的情況下,每臺(tái)攝像儀的視頻數(shù)據(jù)均能可靠存儲(chǔ),即使發(fā)生通信故障,也可在系統(tǒng)恢復(fù)后調(diào)取錄像視頻,實(shí)現(xiàn)工況再現(xiàn)。

    圖4 優(yōu)化后的視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of optimized video monitoring system

    2.2 軟件優(yōu)化設(shè)計(jì)

    采用實(shí)時(shí)視頻與動(dòng)畫模擬相結(jié)合的方式,以突出重點(diǎn)、局部放大為原則,將綜采工作面視頻畫面與設(shè)備狀態(tài)參數(shù)集中反映于顯示屏上。遠(yuǎn)程控制界面如圖5所示。采煤機(jī)截割視窗專門顯示采煤機(jī)截割畫面,系統(tǒng)具有智能識(shí)別功能,當(dāng)采煤機(jī)運(yùn)行至攝像儀視角范圍內(nèi)時(shí),自動(dòng)切換為正對(duì)采煤機(jī)的3臺(tái)攝像儀所拍攝視頻的拼接畫面,可清晰顯示出采煤機(jī)截割時(shí)的運(yùn)行狀態(tài)。選中采煤機(jī)全景視窗后,通過移動(dòng)進(jìn)度條可查看全景畫面中的任意部分。刮板輸送機(jī)視窗根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)傳回的刮板輸送機(jī)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù),動(dòng)畫顯示刮板輸送機(jī)工作狀態(tài)及狀態(tài)參數(shù)。液壓支架移架視窗通過動(dòng)畫顯示現(xiàn)場(chǎng)支架移架情況,通過滑動(dòng)進(jìn)度條可查看任意液壓支架的移架位置。攝像儀視窗中的每個(gè)編號(hào)對(duì)應(yīng)一臺(tái)攝像儀,點(diǎn)擊任意編號(hào)即可查看對(duì)應(yīng)攝像儀的視頻畫面,編號(hào)為綠色表示攝像儀為正常工作狀態(tài),紅色表示故障狀態(tài),藍(lán)色表示采煤機(jī)所在位置。

    圖5 遠(yuǎn)程控制界面Fig.5 Remote control interface

    3 視頻處理算法設(shè)計(jì)

    3.1 視頻壓縮算法

    由于綜采工作面的特殊性,實(shí)現(xiàn)全景視頻展示需要安裝大量的攝像儀。傳統(tǒng)的視頻壓縮方法僅對(duì)視頻數(shù)據(jù)本身進(jìn)行壓縮,不滿足該場(chǎng)景下的高壓縮比與傳輸實(shí)時(shí)性要求。本文提出了基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的視頻壓縮算法,除壓縮視頻數(shù)據(jù)本身外,對(duì)幀間數(shù)據(jù)也進(jìn)行壓縮。

    將一個(gè)完整的視頻分為由多個(gè)圖像幀序列組成的視頻片段,每個(gè)視頻片段由一段16幀的圖像幀序列組成。為提高視頻片段分類的準(zhǔn)確性,使相鄰2個(gè)視頻片段重疊8幀圖像,采用雙通道三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)模型同時(shí)分析視頻幀的空間信息和時(shí)序信息;將網(wǎng)絡(luò)模型的輸出結(jié)果送至支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)分類器,將視頻片段分為劇變、漸變和普通類型;同時(shí),將相同類型的相鄰視頻片段連接成一個(gè)視頻片段,連接后的視頻片段總長(zhǎng)不超過32幀。視頻片段分類框架如圖6所示,其中N為視頻幀數(shù),N=8(n+1),n為視頻片段數(shù)量。

    圖6 視頻片段分類框架Fig.6 Video clip classification framework

    要對(duì)視頻片段進(jìn)行準(zhǔn)確分類,必須用大量數(shù)據(jù)對(duì)CNN模型進(jìn)行訓(xùn)練。本文采用合成數(shù)據(jù)集和增量數(shù)據(jù)集,通過圖像混合模型從正常視頻幀序列中生成足夠的劇變和漸變樣本;利用這些樣本進(jìn)行訓(xùn)練,形成初步的分類器模型;利用分類器模型對(duì)未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),選出結(jié)果正確的數(shù)據(jù)集作為增量數(shù)據(jù)集。重復(fù)上述過程,直至CNN模型誤差足夠小,再利用最終的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,得到高性能分類器。

    對(duì)分類后的視頻片段進(jìn)行后處理,計(jì)算視頻片段中首幀和尾幀的顏色直方圖,如果2幀圖像顏色直方圖之間的Bhatta-charyya距離足夠小,則認(rèn)為該視頻片段為普通類型。因?yàn)閯∽兒蜐u變都表示該視頻片段的幀序處于變化中,所以對(duì)這2類視頻片段不作處理。對(duì)于普通視頻片段,只保留首幀和尾幀,視頻解碼時(shí)需要在幀間進(jìn)行插幀。

    為驗(yàn)證視頻壓縮算法的有效性,利用H.264/AVC參考軟件JM16.0和HEVC參考軟件HM13.0實(shí)現(xiàn)算法,并用8個(gè)通用測(cè)試序列進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。全I(xiàn)幀編碼結(jié)構(gòu)下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表1。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:對(duì)于平緩的視頻內(nèi)容(如FourPeople序列),相比于經(jīng)典的H.264/AVC編碼標(biāo)準(zhǔn),本文算法的碼率降低了79.43%,對(duì)于HEVC編碼標(biāo)準(zhǔn),本文算法的碼率降低了13.65%。當(dāng)視頻內(nèi)容變化劇烈時(shí)(如BasketballDrill序列),相比于H.264/AVC編碼標(biāo)準(zhǔn),本文算法的碼率降低了37.82%,相比于HEVC編碼標(biāo)準(zhǔn),本文算法的碼率降低了1.97%。相比于H.264/AVC和HEVC編碼標(biāo)準(zhǔn),本文算法的平均碼率分別降低53.87%和7.44%。

    3.2 圖像拼接算法

    綜采工作面空間狹窄,縱深較大,攝像儀距離煤壁較近,要保證大量視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性,最好的方式是采用廣角攝像儀,增加單個(gè)攝像儀的覆蓋面,減少攝像儀數(shù)量。但是,攝像儀的視場(chǎng)角越大,視頻畫面畸變?cè)酱?,增加了視頻拼接的難度。若采用視場(chǎng)角較小的鏡頭,視頻畫面畸變較小,畸變修正較為簡(jiǎn)單,但需要攝像儀與煤壁保持足夠的距離,在綜采工作面有限的空間內(nèi),攝像儀的安裝較為困難。即使攝像儀與煤壁保持較大距離,仍然避免不了視頻畫面的畸變。在全景視頻拼接過程中,最關(guān)鍵的技術(shù)是圖像預(yù)處理、圖像配準(zhǔn)和圖像融合。圖像拼接流程如圖7所示。

    表1 全I(xiàn)幀編碼結(jié)構(gòu)下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Table 1 Experimental data ofall I frame coding

    圖7 圖像拼接流程Fig.7 Image stitching flow

    圖像畸變分為線性畸變和非線性畸變。線性畸變可通過單應(yīng)陣有效地進(jìn)行矯正。非線性畸變是由鏡頭的固有特性所引入的不可避免的彎曲變形,即使對(duì)鏡頭進(jìn)行改造都無法完全消除非線性畸變現(xiàn)象,非線性畸變會(huì)導(dǎo)致圖像拼接時(shí)邊界區(qū)域出現(xiàn)錯(cuò)位和重影。本文采用非線性抗失真模型(Nonlinear Anti-distortion Model,NAM)矯正算法,通過反變換找出理想圖像與實(shí)際圖像的映射點(diǎn)對(duì),建立變換關(guān)系,還原出無失真的圖像。

    圖像矯正后,對(duì)控制幀圖像提取特征點(diǎn)并進(jìn)行特征匹配。為提高圖像變換單應(yīng)陣的準(zhǔn)確性,可在場(chǎng)景中添加控制板以增加匹配點(diǎn)數(shù)。本文采用加速穩(wěn)健特征(Speeded-Up Robust Features,SURF)檢測(cè)算法,建立尺度空間,進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè),確認(rèn)特征點(diǎn)主方向并生成特征描述符。SURF檢測(cè)算法通過近似計(jì)算和減少特征描述向量的方法,在保持較好的尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性的同時(shí),降低了算法復(fù)雜度,不僅具備很強(qiáng)的魯棒性和精確性,而且提升了運(yùn)算速度,滿足了視頻拼接的實(shí)時(shí)性要求。

    通過雙線性插值方法將圖像投影到參考平面,并計(jì)算出圖像間的重合區(qū)域,在重合區(qū)域進(jìn)行圖像融合以消除接縫。首先,建立具有多分辨率信息的圖像金字塔,將待融合的匹配圖像降采樣為不同尺度下的帶通層圖像;然后,對(duì)各帶通層圖像進(jìn)行線性加權(quán)融合,得到拼接融合之后的帶通層圖像;最后,對(duì)拼接融合后的各帶通層圖像進(jìn)行相加運(yùn)算,得到最終的融合圖像。圖像拼接效果如圖8所示。從圖8(e)可看出,長(zhǎng)焦圖像畸變較小,特征匹配較準(zhǔn)確,圖像融合效果較佳。從圖8(j)可看出,廣角圖像畸變較大,畸變矯正效果不理想,直接導(dǎo)致圖像特征匹配效果較差,拼接后的圖像邊緣處出現(xiàn)錯(cuò)位,無法平滑過渡。

    (a) 長(zhǎng)焦原始圖像1

    (b) 長(zhǎng)焦原始圖像2

    (c) 長(zhǎng)焦原始圖像3

    (d) 長(zhǎng)焦原始圖像4

    (e) 長(zhǎng)焦拼接后的全景圖像

    (f) 廣角原始圖像1

    (g) 廣角原始圖像2

    (h) 廣角原始圖像3

    (i) 廣角原始圖像4

    (j) 廣角拼接后的全景圖像

    4 技術(shù)發(fā)展方向

    (1) 攝像儀自清潔技術(shù)。攝像儀作為井下視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心部件,其性能好壞直接影響視頻監(jiān)控系統(tǒng)的整體效果。在煤礦井下高粉塵、多水霧的特殊環(huán)境下,攝像儀鏡頭不可避免地會(huì)吸附大量粉塵,造成視頻畫面不清晰等問題。目前,攝像儀除塵方法主要有3種:① 在鏡頭表面涂覆納米涂層,防止粉塵吸附。② 給攝像儀加裝雨刮清潔裝置,通過定時(shí)沖洗、刮刷鏡頭來保持鏡頭透亮。③ 在攝像儀鏡頭前加裝空氣防護(hù)罩,通過不停吹風(fēng),在鏡頭前形成風(fēng)幕,防止粉塵吸附在鏡頭上[10-12]。上述除塵方法各有優(yōu)缺點(diǎn),但使用效果均不理想。

    攝像儀自清潔(自除塵)技術(shù)是指攝像儀自行通過外圍輔助機(jī)構(gòu)定時(shí)清理鏡頭上的泥污,保證攝像儀清晰成像。可考慮設(shè)計(jì)一種體積小、質(zhì)量小、安裝方便的除塵機(jī)構(gòu),將攝像儀與除塵機(jī)構(gòu)進(jìn)行整體設(shè)計(jì),增加內(nèi)部水循環(huán)系統(tǒng),無需外部供水即可清除表面泥污,并在鏡頭處安裝風(fēng)干噴嘴,通過自循環(huán)氣路將鏡頭吹干。

    (2) 視頻監(jiān)控系統(tǒng)智能識(shí)別技術(shù)。隨著人工智能的發(fā)展,視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化成為趨勢(shì)。智能化視頻監(jiān)控系統(tǒng)功能主要包括目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)測(cè)距、目標(biāo)定位、危險(xiǎn)報(bào)警等。智能識(shí)別技術(shù)可在如下場(chǎng)合應(yīng)用:① 帶式轉(zhuǎn)載機(jī)堆煤預(yù)警:當(dāng)帶式轉(zhuǎn)載機(jī)搭接處有少量堆煤時(shí),視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)出“提示預(yù)警”信號(hào);當(dāng)帶式轉(zhuǎn)載機(jī)搭接處有大量堆煤時(shí),發(fā)出“危險(xiǎn)報(bào)警”信號(hào)。② 危險(xiǎn)區(qū)域闖入預(yù)警:在采煤機(jī)運(yùn)行過程中,視頻監(jiān)控系統(tǒng)檢測(cè)到危險(xiǎn)區(qū)域有人員活動(dòng)時(shí),發(fā)出報(bào)警信號(hào)。③ 人員管理:建立人臉數(shù)據(jù)庫,在井下交接班處通過人臉識(shí)別完成考勤。④ 危險(xiǎn)動(dòng)作預(yù)警:視頻監(jiān)控系統(tǒng)檢測(cè)到工作面人員未戴安全帽,人員在同一位置長(zhǎng)時(shí)間靜止不動(dòng),人員有趴、躺、坐等危險(xiǎn)動(dòng)作時(shí),發(fā)出報(bào)警信號(hào)[13]??稍诠ぷ髅娑嘟嵌劝惭b攝像儀,大量采集工作面人員活動(dòng)視頻資料,采用AI智能圖像識(shí)別算法,通過機(jī)器訓(xùn)練提升系統(tǒng)對(duì)各種場(chǎng)景的識(shí)別率。

    (3) 工作面全景視頻拼接技術(shù)。為了更加直觀、實(shí)時(shí)了解綜采工作面的生產(chǎn)情況,需要在工作面安裝多臺(tái)攝像儀,將所有攝像儀的畫面進(jìn)行實(shí)時(shí)拼接,形成工作面的全景動(dòng)態(tài)畫面,指導(dǎo)遠(yuǎn)程操作人員進(jìn)行設(shè)備操作。井下通信網(wǎng)絡(luò)帶寬有限,大量視頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸不可避免地會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)擁堵,可采用邊緣計(jì)算的方式,在攝像頭終端設(shè)備上進(jìn)行圖像預(yù)處理和圖像壓縮,盡量減少數(shù)據(jù)傳輸量。

    (4) 高帶寬、低延時(shí)無線網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)。有線視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要大量布線,在綜采工作面的狹小空間內(nèi)布線會(huì)帶來很大麻煩,而且液壓支架移動(dòng)過程中會(huì)造成電纜拉扯,增加系統(tǒng)故障率。現(xiàn)有的無線通信方式主要有WiFi、4G和5G,WiFi和4G帶寬不足,無法支持大量視頻數(shù)據(jù)傳輸,5G通信設(shè)備價(jià)格昂貴,不利于大面積使用。智能化視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要依托高帶寬、低延時(shí)的通信網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)[10-11]。可將5G與WiFi6通信技術(shù)進(jìn)行融合,采用Mesh自組網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)工作面無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋,完成工作面數(shù)據(jù)交互,通過5G技術(shù)實(shí)現(xiàn)主干網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸。

    (5) 工作面虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)。目前,國(guó)內(nèi)外普遍采用的監(jiān)控方式是在工作面布置各類攝像儀獲取實(shí)時(shí)視頻信息,在設(shè)備上安裝各類傳感器采集溫度、電流、位移等數(shù)據(jù),將視頻信息和數(shù)據(jù)信息傳輸至集控中心,供遠(yuǎn)程操作人員分析決策。這樣的方式取得了不錯(cuò)的效果,但遠(yuǎn)程操作人員接收到的是片面的、局部的信息,沒有身臨其境的感覺。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)集計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、人機(jī)接口技術(shù)、多媒體技術(shù)、傳感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等多種技術(shù)于一體,利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)可將工作面實(shí)時(shí)視頻畫面、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、GIS數(shù)據(jù)等結(jié)合起來,構(gòu)建出工作面實(shí)時(shí)生產(chǎn)作業(yè)場(chǎng)景[14]。

    (6) 煤巖界面識(shí)別技術(shù)。由于井下煤層與圍巖條件十分復(fù)雜,現(xiàn)有煤巖識(shí)別傳感器和系統(tǒng)難以準(zhǔn)確、可靠地識(shí)別出煤巖分界線[15]。國(guó)外采用較多的是記憶智能程控技術(shù),但并沒有完全解決煤巖識(shí)別的問題??煽紤]多技術(shù)融合的方式,結(jié)合基于紅外熱成像儀的視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)煤巖界面識(shí)別[16]。

    5 結(jié)語

    分析了現(xiàn)有綜采工作面視頻監(jiān)控系統(tǒng)存在的占用帶寬大、視頻存儲(chǔ)不完整、采煤機(jī)截割畫面不突出、視頻拼接畫面參差不齊等問題。針對(duì)上述問題,提出引入網(wǎng)絡(luò)硬盤錄像機(jī),采用高壓縮比視頻編解碼技術(shù)、視頻拼接技術(shù)、動(dòng)畫模擬技術(shù)相結(jié)合的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案,實(shí)現(xiàn)了采煤機(jī)截割畫面自動(dòng)切換、工作面全景視頻實(shí)時(shí)顯示、刮板輸送機(jī)運(yùn)行狀態(tài)與液壓支架移架情況動(dòng)畫模擬顯示等功能。優(yōu)化后的系統(tǒng)具有視頻傳輸流暢、視頻存儲(chǔ)可靠、局部畫面明顯、界面動(dòng)態(tài)直觀等特點(diǎn)。探討了綜采工作面視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展方向。

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