一种矿井安全人因失误预防装置及预防方法

1.本发明涉及矿井装备技术领域，尤其涉及一种矿井安全人因失误预防装置及预防方法。


背景技术：

2.煤矿生产大部分是地下作业，地质及开采条件复杂多变，不安全因素多，经常受到瓦斯、煤尘、火水及顶板等实害的威胁。因此为确保井下作业人员的安全和保证矿井正常生产，必须把煤矿安全工作放在各项工作的首位。
3.全国各类煤矿井、非煤矿井近100座，从业人员近2000万，一线从业人员的生理、心理因素造成的人因失误，已成为煤矿事故中除自然灾害以外的重要原因。
4.矿井为了保证一线从业人员的安全，通过升级矿井设施的方式来提高矿井内的安全性，但是一线从业人员的生理和心理因素也是矿井安全性的组成部分，现有的矿井无法对一线从业人员的生理和心理因素进行评估，因此无法减小人因失误对矿井施工安全的影响。


技术实现要素：

5.针对上述技术问题，本发明提供了一种矿井安全人因失误预防装置，包括：
6.可调节支架和人因失误预防装置；
7.人因失误预防装置安装在可调节支架上，并由以下7个模块组成:
8.人脸图像采集模块，负责采集人脸信息数据；
9.图像信息预处理模块，负责定位关键面部图像信息并对图像进行归一化预处理；
10.面部特征识别与提取模块，基于深度卷积神经网络算法提取人脸特征与图像；
11.特征计算分析模块，根据特征分量计算分析人员面部微表情；
12.状态评估模块，依据人脸特征分析数据，量化评估进入矿井人员生理状态以及心理状态；
13.辅助判断模块，辅助判断工作人员状态是否适合工作(下井)；
14.结果显示模块，显示人员心理和生理各项指标以及最终判断结果。
15.为了达到上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的：人脸图像采集模块采用成像的方式，采集人脸信息数据，具体通过高清、自动变焦嵌入式ai摄像头采集人脸特征信息数据，图像信息预处理模块，负责定位关键面部图像信息并对图像进行归一化预处理；面部特征识别与提取模块，基于深度卷积神经网络算法提取人脸特征与图像；特征计算分析模块，根据特征分量计算分析人员面部微表情；状态评估模块，依据人脸特征分析数据，量化评估进入矿井人员生理状态以及心理状态；状态评估模块根据图像的分析结果，以及矿井人员身体适应性状态建立相应的多级指标评价体系，对从业人员的心理和生理状态进行等级评估，最后辅助判断模块得出是否适合进入矿井的评估结果，评价结果以置信度方式展示，结果显示模块能够直观的展示从业人员的状态判断结果，从业人员能够快速得知自
身状态能否进入矿井，为安检员核查提供指导。
16.与现有技术相比，本发明具有以下优点：通过对一线从业人员的生理和心理因素进行评估，从而减小人因失误对矿井施工安全的影响。
17.进一步优选为，人因失误预防装置还包括：
18.测温模块，安装于可调节支架，与状态评估模块连接，用于检测人员的体温，结合人员的图像分析结果进行综合评估。
19.采用上述技术方案，检测人员的体温，体温数据传输到状态评估模块，状态评估模块，结合人员的图像分析结果进行综合评估，提高从业人员评估结果的准确性。
20.进一步优选为，其特征在于，人因失误预防装置还包括：
21.补光模块，安装于可调节支架，用于对从业人员脸部照射，在人脸图像采集模块工作时补充光源。
22.采用上述技术方案，补光模块对人员进行照射，提高人脸图像采集模块采集到人脸图像的清晰度。
23.进一步优选为，人因失误预防装置还包括:
24.数据存储模块，安装于支架，与辅助判断模块连接，用于读取从业人员状态信息和存储从业人员状态信息。
25.进一步优选为，可调节支架包括:
26.固定套管；
27.滑柱，与固定套管滑动套接，人脸图像采集模块安装于固定套管，结果显示模块安装于滑柱，图像信息预处理模块安装于滑柱；
28.锁定机构，一侧与固定套管连接，另一侧与滑柱连接，用于将固定套管与滑柱锁定。
29.采用上述技术方案，滑动滑柱，滑柱带动人脸图像采集模块和结果显示模块移动，可以根据从业人员的平均身高，来调节人脸图像采集模块和结果显示模块的高度，完成高度调节后，锁定装置将固定套管和滑柱锁定。
30.进一步优选为，可调节支架还包括:
31.三角架，固定连接于固定套管底部。
32.采用上述技术方案，三角架提高可调节支架的稳定性。
33.进一步优选为，锁定机构包括：
34.丝杆，与固定套管螺纹连接，与滑柱抵接配合；
35.旋钮，与丝杆端部固定连接。
36.采用上述技术方案，旋转旋钮，旋钮带动丝杆转动，丝杆将滑柱压紧固定。
37.进一步优选为，测温模块为红外测温仪，红外测温有着响应时间快、非接触、使用安全及使用寿命长等优点。
38.另一方面，本技术实施例还提供了一种矿井安全人因失误预防方法，方法适用于如上述一方面的矿井安全人因失误预防装置，方法包括：
39.s101，人脸图像采集，包括静态图像捕捉和动态视频提取；主要采集工作人员头部(运动)姿态以及面部表情(变化)信息；头部(运动)姿态能够为状态评估提供依据，比如点头、抬头、摇头等动作；面部表情(变化)信息能反映工作人员心理的喜怒哀乐，以及生理带
辅助判断模块；207-结果显示模块；208-测温模块；209-补光模块；210-数据存储模块。
具体实施方式
52.以下结合附图1-4对本发明作进一步详细介绍。
53.煤矿生产大部分是地下作业，地质及开采条件复杂多变，不安全因素多，经常受到瓦斯、煤尘、火水及顶板等实害的威胁。因此为确保井下作业人员的安全和保证矿井正常生产，必须把煤矿安全工作放在各项工作的首位。
54.全国各类煤矿井、非煤矿井近10000座，从业人员近2000万，一线从业人员的生理、心理因素造成的人因失误，已成为煤矿事故中除自然灾害以外的重要原因。
55.矿井为了保证一线从业人员的安全，通过升级矿井设施的方式来提高矿井内的安全性，但是一线从业人员的生理和心理因素也是矿井安全性的组成部分，现有的矿井无法对一线从业人员的生理和心理因素进行评估，因此无法减小人因失误对矿井施工安全的影响。
56.基于上述技术问题，申请人进行以下技术方案构思：
57.人脸图像采集模块采集人脸信息数据，具体通过高清、自动变焦嵌入式ai摄像头采集人脸特征信息数据，图像信息预处理模块，负责定位关键面部图像信息并对图像进行归一化预处理；
58.面部特征识别与提取模块，基于深度卷积神经网络算法提取人脸特征与图像；
59.特征计算分析模块，根据特征分量计算分析人员面部微表情；
60.状态评估模块，依据人脸特征分析数据，量化评估进入矿井人员生理状态以及心理状态；状态评估模块根据图像的分析结果，以及矿井人员身体适应性状态建立相应的多级指标评价体系，对从业人员的心理和生理状态进行等级评估，最后辅助判断模块得出是否适合进入矿井的评估结果，评价结果以置信度方式展示，为安检员核查提供指导。通过对一线从业人员的生理和心理因素进行评估，从而减小人因失误对矿井施工安全的影响。
61.基于上述构思，申请人提出了本技术的技术方案，具体如下：
62.一种矿井安全人因失误预防装置2，如图1和图3所示，包括：可调节支架1和人因失误预防装置2；人因失误预防装置2安装在可调节支架1上，并由以下7个模块组成:人脸图像采集模块201，负责采集人脸信息数据；图像信息预处理模块202，负责定位关键面部图像信息并对图像进行归一化预处理；面部特征识别与提取模块203，基于深度卷积神经网络算法提取人脸特征与图像；特征计算分析模块204，根据特征分量计算分析人员面部微表情；状态评估模块205，依据人脸特征分析数据，量化评估进入矿井人员生理状态以及心理状态；辅助判断模块206，辅助判断工作人员状态是否适合工作(下井)；结果显示模块207，显示人员心理和生理各项指标以及最终判断结果。
63.人脸图像采集模块201采用成像的方式，采集人脸信息数据，具体通过高清、自动变焦嵌入式ai摄像头采集人脸特征信息数据，图像信息预处理模块202，负责定位关键面部图像信息并对图像进行归一化预处理；面部特征识别与提取模块203，基于深度卷积神经网络算法提取人脸特征与图像；特征计算分析模块204，根据特征分量计算分析人员面部微表情；状态评估模块，依据人脸特征分析数据，量化评估进入矿井人员生理状态以及心理状态；，状态评估模块205根据图像的分析结果，以及矿井人员身体适应性状态建立相应的多
级指标评价体系，对从业人员的心理和生理状态进行等级评估，最后辅助判断模块206得出是否适合进入矿井的评估结果，评价结果以置信度方式展示，结果显示模块207能够直观的展示从业人员的状态判断结果，从业人员能够快速得知自身状态能否进入矿井为安检员核查提供指导。通过对一线从业人员的生理和心理因素进行评估，从而减小人因失误对矿井施工安全的影响。
64.具体的，如图2和图3所示，人因失误预防装置2还包括：测温模块208，安装于可调节支架1，与状态评估模块205连接，用于检测人员的体温，结合人员的图像分析结果进行综合评估。检测人员的体温，体温数据传输到状态评估模块205，状态评估模块205，结合人员的图像分析结果进行综合评估，提高从业人员评估结果的准确性。
65.具体的，如图1、图2以及图3所示，其特征在于，人因失误预防装置2还包括：结果显示模块207，安装于可调节支架1，与辅助判断模块206连接，用于显示人员状态判断结果。结果显示模块207能够直观的展示从业人员的状态判断结果，从业人员能够快速得知自身状态能否进入矿井。
66.具体的，如图2和图3所示，其特征在于，人因失误预防装置2还包括：补光模块209，安装于可调节支架1，用于对从业人员脸部照射，在图像信息预处理模块202工作时补充光源。补光模块209对人员进行照射，提高图像信息预处理模块202采集到人脸图像的清晰度。
67.具体的，如图3所示，人因失误预防装置2还包括:数据存储模块210，安装于支架，与辅助判断模块206连接，用于读取从业人员状态信息和存储从业人员状态信息。
68.具体的，人脸图像采集模块201采集人员眼部、眉毛、嘴部等关键特征变化，并可直接作为生理和心理特征变化的判断对象，针对这些对象的判断方法包括但不限于手部遮挡识别和头部转动识别、perclos(percentage of eyelid closure over the pupil，over time，简称perclos)识别、眼部动作(瞳孔)识别、眉毛动作识别、嘴巴动作识别的一种或多种组合。
69.具体的，如图3所示，图像信息预处理模块202采用的算法依据为头部上下左右、顺逆时针转动特征及其频率，手部遮挡位置、面积、及其频率，perclos眼部闭合面积及其频率，以及眼部动作(瞳孔)、眉毛动作、嘴巴动作等识别方向(上下左右前后)和频率(快慢)等，再基于vggnet网络结构卷积神经网络结构算法，实现进入矿井人员面部特征点在各种光照条件下的准确跟踪，同时对不同面部朝向情况下的面部特征进行识别该网络由4个卷积级和3个全连接层组成，每个卷积极包含两个卷积块和一个最大池化层。卷积块由卷积层、激活函数、批标准化层组成。全连接层用于对提取的特征进行最终分类，具体识别出疼痛、疲惫、紧张、生气、厌恶、害怕、高兴、生气、惊讶、中立等生理和心理表现状态。
70.具体的，如图1所示，可调节支架1包括:固定套管101；滑柱102，与固定套管101滑动套接，图像信息预处理模块202安装于固定套管101，结果显示模块207安装于滑柱102，人脸图像采集模块201安装于滑柱102；锁定机构103，一侧与固定套管101连接，另一侧与滑柱102连接，用于将固定套管101与滑柱102锁定。滑动滑柱102，滑柱102带动人脸图像采集模块201和结果显示模块207移动，可以根据从业人员的平均身高，来调节人脸图像采集模块201和结果显示模块207的高度，完成高度调节后，锁定装置将固定套管101滑柱102锁定。
71.具体的，如图1所示，可调节支架1还包括:
72.三角架104，固定连接于固定套管101底部，三角架104提高可调节支架1的稳定性。
73.具体的，如图1所示，锁定机构103包括：
74.丝杆1031，与固定套管101螺纹连接，与滑柱102抵接配合；
75.旋钮1032，与丝杆1031端部固定连接。
76.采用上述技术方案，旋转旋钮1032，旋钮1032带动丝杆1031转动，丝杆1031将滑柱102压紧固定。
77.另一方面，本技术实施例还提供了一种矿井安全人因失误预防方法，方法适用于如上述一方面的矿井安全人因失误预防装置2，如图4所示，方法包括：
78.本技术实施例还提供了一种矿井安全人因失误预防方法，方法适用于如上述一方面的矿井安全人因失误预防装置2，方法包括：
79.s101，人脸图像信息预处理，包括静态图像捕捉和动态视频提取；主要采集工作人员头部(运动)姿态以及面部表情(变化)信息；头部(运动)姿态能够为状态评估提供依据，比如点头、抬头、摇头等动作；面部表情(变化)信息能反映工作人员心理的喜怒哀乐，以及生理带来不同程度的异常、疼痛等，为后续的人员状态评估提供分析依据；
80.s102，图像信息预处理，对采集的图像数据进行灰度修正和噪声过滤，保留关键面部特征，舍去头发、服饰、背景等无关信息，定位眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛以及面部肌肉五个关键面部图像信息；裁剪特征区域几何尺寸为大小相同的像素群，并对图像灰度进行归一化处理，处理方法包括但不限于均值方差归一化、灰度变换归一化等方法；
81.s103，面部特征识别与提取，首先将人脸关键特征点变换到标准人脸模板图像上，以便更快匹配人脸位置信息，再利用深度卷积神经网络算法提取人脸特征，特征分量包括特征点的位置坐标、各特征点之间的欧氏距离、曲率、角度；
82.s104，特征计算分析，根据特征分量计算头部转动方向和频率，手部遮挡位置、面积、频率，眼部闭合面积及频率，眼部、眉毛、嘴巴及嘴角动作以及变化频率等数据；以此初步判定人员状态，以反映其情绪，如高兴、生气、吃惊、恐惧、厌恶、悲伤、平静等，此外还包括是否犯困等；
83.s105，状态评估，依据人脸特征分析数据，评估进入矿井人员生理状态以及心理状态；针对矿井人员身体适应性状态建立相应的多级指标评价体系，对从业人员的心理和生理状态进行量化评分；
84.s106，辅助判断，采用模糊聚类分析算法，将生理和心理状态分为“优”、“良”、“中”、“差”、“极差”5个等级；
85.s107，结果显示，显示人员心理和生理各项指标以及最终判断结果，供工作人员和安检员进行双重确认，减小人因失误对矿井施工安全的影响，并对安全规则和结果存档。
86.工作原理及过程
87.请结合图1-图4，对本发明的原理过程进行以下详细描述：
88.在准备图像采集前，滑动滑柱102，滑柱102带动人脸图像采集模块201和结果显示模块207移动，可以根据从业人员的平均身高，来调节人脸图像采集模块201和结果显示模块207的高度，完成高度调节后，锁定装置将固定套管101和滑柱102锁定，图像信息预处理模块202，负责定位关键面部图像信息并对图像进行归一化预处理；面部特征识别与提取模块204，基于深度卷积神经网络算法提取人脸特征与图像；特征计算分析模块205，根据特征分量计算分析人员面部微表情；状态评估模块，依据人脸特征分析数据，量化评估进入矿井
人员生理状态以及心理状态；同时测温模块208检测人员的体温，体温数据传输到状态评估模块205，状态评估模块205根据图像的分析结果，结合人员的图像分析结果进行综合评估，以及矿井人员身体适应性状态建立相应的多级指标评价体系，对从业人员的心理和生理状态进行等级评估，最后辅助判断模块206得出是否适合进入矿井的评估结果，评价结果以置信度方式展示，结果显示模块207能够直观的展示从业人员的状态判断结果，从业人员能够快速得知自身状态能否进入矿井为安检员核查提供指导。面部特征识别与提取模块203基于深度卷积神经网络人脸表情识别算法，分析头部转动方向和频率，手部遮挡位置、面积、频率，眼部闭合面积及频率，眼部、眉毛、嘴巴及嘴角动作以及变化频率等数据，同时对图像识别从业人员的身份信息，状态评估模块205根据图像的分析结果，以及矿井人员身体适应性状态建立相应的多级指标评价体系，对从业人员的心理和生理状态进行等级评估，生理和心理状态分为的“优”、“良”、“中”、“差”、“极差”5个等级，最后辅助判断模块206得出是否适合进入矿井的评估结果，评价结果以置信度方式展示，为安检员核查提供指导，其中“优”、“良”为适合下井，“差”、“极差”为不适合下井，“中”等级需要被检人员和安检员双重确认。通过对一线从业人员的生理和心理因素进行评估，从而减小人因失误对矿井施工安全的影响。
89.本具体实施例仅仅是对发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的保护范围内都受到专利法的保护。

技术特征：
1.一种矿井安全人因失误预防装置，其特征在于，包括：可调节支架(1)和人因失误预防装置(2)；人因失误预防装置(2)安装在可调节支架(1)上，并由以下7个模块组成:人脸图像采集模块(201)，负责采集人脸信息数据；图像信息预处理模块(202)，负责定位关键面部图像信息并对图像进行归一化预处理；面部特征识别与提取模块(203)，基于深度卷积神经网络算法提取人脸特征与图像；特征计算分析模块(204)，根据特征分量计算分析人员面部微表情；状态评估模块(205)，依据人脸特征分析数据，量化评估进入矿井人员生理状态以及心理状态；辅助判断模块(206)，辅助判断工作人员状态是否适合工作(下井)；结果显示模块(207)，显示人员心理和生理各项指标以及最终判断结果。2.根据权利要求1所述的矿井安全人因失误预防装置(2)，其特征在于，所述人因失误预防装置(2)还包括：测温模块(208)，安装于所述可调节支架(1)，与所述状态评估模块(205)连接，用于检测人员的体温，结合人员的图像分析结果进行综合评估。3.根据权利要求2所述的矿井安全人因失误预防装置(2)，其特征在于，所述测温模块(208)为红外测温仪，红外测温有着响应时间快、非接触、使用安全及使用寿命长等优点。4.根据权利要求1所述的矿井安全人因失误预防装置(2)，其特征在于，所述人因失误预防装置(2)还包括：补光模块(209)，安装于所述可调节支架(1)，用于对从业人员脸部照射，在图像信息预处理模块(202)工作时补充光源。5.根据权利要求1所述的矿井安全人因失误预防装置(2)，其特征在于，其特征在于，所述人因失误预防装置(2)还包括:数据存储模块(210)，安装于所述支架(1)，与所述辅助判断模块(206)连接，用于读取从业人员状态信息和存储从业人员状态信息。6.根据权利要求3所述的矿井安全人因失误预防装置(2)，其特征在于，所述可调节支架(1)包括:固定套管(101)；滑柱(102)，与所述固定套管(101)滑动套接，所述图像信息预处理模块(202)安装于所述固定套管(101)，所述结果显示模块(207)安装于所述滑柱(102)，所述图像信息预处理模块(202)安装于所述滑柱(102)；锁定机构(103)，一侧与所述固定套管(101)连接，另一侧与所述滑柱(102)连接，用于将所述固定套管(101)与所述滑柱(102)锁定。7.根据权利要求6所述的矿井安全人因失误预防装置(2)，其特征在于，所述可调节支架(1)还包括:三角架(104)，固定连接于所述固定套管(101)底部。8.根据权利要求6所述的矿井安全人因失误预防装置(2)，其特征在于，所述锁定机构(103)包括：丝杆(1031)，与所述固定套管(101)螺纹连接，与所述滑柱(102)抵接配合；
旋钮(1032)，与所述丝杆(1031)端部固定连接。9.一种矿井安全人因失误预防方法,所述方法使用如权利要求1-8任一项所述的矿井安全人因失误预防装置(2)，所述方法包括：s101，人脸图像采集，包括静态图像捕捉和动态视频提取；主要采集工作人员头部(运动)姿态以及面部表情(变化)信息；头部(运动)姿态能够为状态评估提供依据，比如点头、抬头、摇头等动作；面部表情(变化)信息能反映工作人员心理的喜怒哀乐，以及生理带来不同程度的异常、疼痛等，为后续的人员状态评估提供分析依据；s102，图像信息预处理，对采集的图像数据进行灰度修正和噪声过滤，保留关键面部特征，舍去头发、服饰、背景等无关信息，定位眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛以及面部肌肉五个关键面部图像信息；裁剪特征区域几何尺寸为大小相同的像素群，并对图像灰度进行归一化处理，处理方法包括但不限于均值方差归一化、灰度变换归一化等方法；s103，面部特征识别与提取，首先将人脸关键特征点变换到标准人脸模板图像上，以便更快匹配人脸位置信息，再利用深度卷积神经网络算法提取人脸特征，特征分量包括特征点的位置坐标、各特征点之间的欧氏距离、曲率、角度；s104，特征计算分析，根据特征分量计算头部转动方向和频率，手部遮挡位置、面积、频率，眼部闭合面积及频率，眼部、眉毛、嘴巴及嘴角动作以及变化频率等数据；以此初步判定人员状态，以反映其情绪，如高兴、生气、吃惊、恐惧、厌恶、悲伤、平静等，此外还包括是否犯困等；s105，状态评估，依据人脸特征分析数据，评估进入矿井人员生理状态以及心理状态；针对矿井人员身体适应性状态建立相应的多级指标评价体系，对从业人员的心理和生理状态进行量化评分；s106，辅助判断，采用模糊聚类分析算法，将生理和心理状态分为“优”、“良”、“中”、“差”、“极差”5个等级；s107，结果显示，显示人员心理和生理各项指标以及最终判断结果，供工作人员和安检员进行双重确认，减小人因失误对矿井施工安全的影响，并对安全规则和结果存档。

技术总结
本发明公开了一种矿井安全人因失误预防装置及预防方法，人脸图像采集模块采集人脸信息数据，采集的信息包括头部转动以及眼部、眉毛、嘴角等关键面部图像信息，采集人脸特征信息数据，图像信息预处理模块先对图像进行预处理恢复有用的真实信息，再对图像有用特征提取，面部特征识别与提取模块基于深度卷积神经网络人脸表情识别算法，分析头部的数据，同时对图像识别从业人员的身份信息，状态评估模块根据图像的分析结果，以及矿井人员身体适应性状态建立相应的多级指标评价体系，对从业人员的心理和生理状态进行等级评估，通过对一线从业人员的生理和心理因素进行评估，从而减小人因失误对矿井施工安全的影响。因失误对矿井施工安全的影响。因失误对矿井施工安全的影响。


技术研发人员：任志刚 罗飞 王长青 李爱军 徐飞龙 王涛 林延江 王清阳 李守卿
受保护的技术使用者：西北工业大学
技术研发日：2023.05.22
技术公布日：2023/8/28