程繼杰 ，劉 毅

（中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京) 人工智能學(xué)院, 北京 100083）

0 引 言

煤炭是我國(guó)主體能源，其能源主導(dǎo)地位短時(shí)間內(nèi)不會(huì)改變[1-3]。我國(guó)煤礦以井工開采為主，采掘工作面作為破壞煤巖原有平衡前沿，更易發(fā)生沖擊地壓和煤與瓦斯突出，造成災(zāi)害附近區(qū)域工作人員被埋或被困，如不及時(shí)發(fā)現(xiàn)，易導(dǎo)致人員窒息或失血過多而死亡。目前，由于煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出災(zāi)害誘因復(fù)雜、致災(zāi)機(jī)理尚不完全明確、煤炭開采深度和強(qiáng)度的增加，災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警防治尚未完全滿足安全生產(chǎn)需要[1-2,4-8]。煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出仍時(shí)有發(fā)生，災(zāi)害事故發(fā)生主要靠人工發(fā)現(xiàn)。如能及時(shí)發(fā)現(xiàn)事故和應(yīng)急救援，爭(zhēng)取黃金救援時(shí)間，避免或減少填埋或被困造成的人員傷亡，及時(shí)疏通堵塞巷道，有效避免由于瓦斯積聚引發(fā)的瓦斯窒息、瓦斯和煤塵爆炸等嚴(yán)重次生災(zāi)害，造成大量人員傷亡[9-12]。因此，研究煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出災(zāi)害感知報(bào)警方法具有重要理論意義和實(shí)用價(jià)值[13-15]。

目前煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出監(jiān)測(cè)預(yù)警方法主要有鉆屑法、應(yīng)力監(jiān)測(cè)法、電磁輻射監(jiān)測(cè)法[16-17]、微震監(jiān)測(cè)法、聲發(fā)射監(jiān)測(cè)法、煤巖電荷輻射監(jiān)測(cè)法、電測(cè)法、聲波探測(cè)法[18-20]、頂板離層觀測(cè)法[21-25]、煤巖體變形測(cè)量法等[7-8,26-30]。上述監(jiān)測(cè)預(yù)警方法更適合用于災(zāi)害預(yù)警，但不能替代災(zāi)害報(bào)警：目前災(zāi)害預(yù)警方法主要是通過分析各個(gè)參數(shù)的趨勢(shì)性變化特征來判斷災(zāi)害發(fā)生的危險(xiǎn)性和可能性[4,6,23,31-33]，但還無法完全準(zhǔn)確預(yù)報(bào)災(zāi)害發(fā)生時(shí)間、位置和強(qiáng)度等，而在災(zāi)害發(fā)生瞬間，可能無法及時(shí)報(bào)警；即便災(zāi)害預(yù)警方法觀測(cè)到相關(guān)參數(shù)異常變化，被認(rèn)為有沖擊危險(xiǎn)，但也不一定發(fā)生災(zāi)害，也不能判定已經(jīng)發(fā)生煤礦沖擊地壓或煤與瓦斯突出。綜上，目前災(zāi)害預(yù)警方法更適用于長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，可有效進(jìn)行災(zāi)害預(yù)警，但不能替代煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出災(zāi)害報(bào)警，可作為輔助手段來提高安全性，需要針對(duì)性的研究煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出監(jiān)測(cè)報(bào)警方法。

針對(duì)目前災(zāi)后大量煤巖拋向采掘工作面和巷道空間的特征研究較少[34-38]，并且還未有利用彩色雙目視覺技術(shù)直接識(shí)別災(zāi)害造成的顏色和深度特征來進(jìn)行沖擊地壓和煤與瓦斯突出感知報(bào)警研究，所以筆者提出了基于深度特征的災(zāi)害彩色雙目視覺感知報(bào)警方法，該方法具有監(jiān)測(cè)范圍廣、成本低、非接觸、使用維護(hù)方便和信息豐富等優(yōu)點(diǎn),可為煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出感知報(bào)警提供新思路。

1 災(zāi)害特征與圖像識(shí)別方法

沖擊地壓和煤與瓦斯突出均是由于巷道開拓以及工程擾動(dòng)等因素破壞了巷道圍巖原有平衡，突破了煤巖的承載極限，致使煤巖破碎拋向采掘工作面和巷道空間的煤礦井下嚴(yán)重自然災(zāi)害，嚴(yán)重威脅著煤礦的安全生產(chǎn)。

1.1 災(zāi)害典型特征

煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出發(fā)生時(shí)能向巷道空間和采掘工作面瞬間拋出大量破碎煤巖，嚴(yán)重破壞巷道和通風(fēng)系統(tǒng)，造成災(zāi)害附近區(qū)域工作人員被埋或被困，如不及時(shí)發(fā)現(xiàn)，易導(dǎo)致人員窒息或失血過多而死亡，并且容易造成瓦斯窒息、瓦斯和煤塵爆炸等嚴(yán)重次生災(zāi)害，造成大量人員傷亡。所以沖擊地壓和煤與瓦斯突出雖然致災(zāi)機(jī)理不同，但外在顯現(xiàn)特征具有明顯相似性：

1）一般情況下，煤礦井下設(shè)備顏色與災(zāi)害拋出煤巖具有明顯差異，例如采煤機(jī)、液壓支架、掘進(jìn)機(jī)、除塵風(fēng)機(jī)、風(fēng)筒、隔爆水袋、工作臺(tái)、梭車、帶式輸送機(jī)等，一般外表主要呈橘黃色、灰白色、橙紅色、藍(lán)色或深紅色等，而災(zāi)害拋出煤巖一般呈黑色?？筛鶕?jù)上述顏色差異，以非黑色煤礦井下設(shè)備為背景，利用彩色雙目攝像機(jī)進(jìn)行災(zāi)害拋出煤巖捕捉，捕捉范圍可限定為彩色圖像中發(fā)生黑色面積較大增加區(qū)域。筆者在國(guó)家能源集團(tuán)寧夏煤業(yè)有限責(zé)任公司雙馬煤礦、羊場(chǎng)灣煤礦，采集得到的煤礦井下典型設(shè)備顏色特征，如圖1 所示。

圖1 煤礦井下典型設(shè)備顏色特征Fig.1 Color characteristics of typical equipment in coal mine

2）沖擊地壓和煤與瓦斯突出均會(huì)拋出大量破碎煤巖，并且拋出煤巖的短時(shí)速度較大，可達(dá)50 m/s[39-40]，遠(yuǎn)大于膠輪車、采煤機(jī)、掘進(jìn)機(jī)、井下人員以及正常落煤速度（最大為13 m/s）[37,41]，可利用彩色雙目攝像機(jī)識(shí)別上述速度差異特征進(jìn)行災(zāi)害感知報(bào)警，可限定速度范圍：v＞13 m/s。

3）瓦斯和煤塵爆炸會(huì)造成巷道空間和采掘工作面物體短時(shí)速度較高，但也會(huì)產(chǎn)生異常高亮[42]，可利用異常高亮來排除瓦斯和煤塵爆炸。

4）沖擊地壓和煤與瓦斯突出會(huì)造成采掘工作面和巷道空間出現(xiàn)深度異常特征，主要包括巷道空間和采掘工作面物體深度異常、深度異常物體速度異常?？筛鶕?jù)深度異常特征，利用彩色雙目攝像機(jī)識(shí)別沖擊地壓和煤與瓦斯突出。

1.2 圖像識(shí)別方法

由于煤礦井下設(shè)備長(zhǎng)期積累粉塵容易造成瓦斯和煤塵爆炸，所以《煤礦安全規(guī)程》規(guī)定要及時(shí)清理煤礦井下設(shè)備上的粉塵[41]，使得煤礦井下設(shè)備顏色特征明顯，有利于基于背景顏色提取煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出特征。

沖擊地壓和煤與瓦斯突出可造成數(shù)百米范圍內(nèi)的巷道和設(shè)備損壞。為保證能很好地進(jìn)行災(zāi)害感知報(bào)警，需對(duì)災(zāi)害感知裝置進(jìn)行多點(diǎn)布置：掘進(jìn)工作面、回采工作面、進(jìn)風(fēng)巷道入口、回風(fēng)巷道入口、巷道中間，以及主運(yùn)輸、輔助運(yùn)輸大巷等位置。由此，雖然災(zāi)源附近的災(zāi)害感知裝置會(huì)遭到破壞，但遠(yuǎn)離災(zāi)源未被破壞的災(zāi)害感知裝置仍能進(jìn)行災(zāi)害的感知報(bào)警。

煤與瓦斯突出發(fā)生時(shí)的瓦斯釋放量、濃度升高范圍、濃度升高速度范圍以及波及范圍，都遠(yuǎn)大于沖擊地壓。所以當(dāng)監(jiān)測(cè)到采煤工作面、掘進(jìn)工作面、進(jìn)風(fēng)巷、回風(fēng)巷等多個(gè)地點(diǎn)甲烷濃度大幅升高或達(dá)到報(bào)警值，則說明發(fā)生煤與瓦斯突出事故，否則說明發(fā)生沖擊地壓事故。

針對(duì)災(zāi)害發(fā)生時(shí)大量煤巖拋向采掘工作面和巷道空間的顏色和深度特征，提出基于深度特征的煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出圖像感知報(bào)警方法，如圖2 所示。

圖2 基于深度特征的煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出圖像感知報(bào)警方法Fig.2 Coal mine rock burst and coal and gas outburst image perception alarm method based on depth characteristics

1）在煤礦井下掘進(jìn)工作面頂部、采煤工作面液壓支架頂部、巷道頂板以及靠近頂板等位置多點(diǎn)布置帶有補(bǔ)光燈的彩色雙目攝像機(jī)，以煤礦井下與災(zāi)害拋出煤巖有鮮明顏色差異的設(shè)備為背景，實(shí)時(shí)采集彩色圖像和深度圖像，并利用多點(diǎn)布置的甲烷傳感器監(jiān)測(cè)環(huán)境甲烷濃度；

2）監(jiān)測(cè)彩色圖像是否出現(xiàn)顏色變化；

3）如果掘進(jìn)巷道工作面、回采工作面、進(jìn)風(fēng)巷道入口、回風(fēng)巷道入口、巷道中間以及主運(yùn)輸、輔助運(yùn)輸大巷等位置監(jiān)測(cè)到圖像顏色發(fā)生較大變化，則監(jiān)測(cè)彩色圖像平均亮度是否小于設(shè)定的亮度閾值，否則持續(xù)監(jiān)測(cè)彩色圖像顏色變化；

4）如果平均亮度小于設(shè)定亮度閾值，監(jiān)測(cè)深度圖像是否發(fā)生較大變化，否則持續(xù)監(jiān)測(cè)彩色圖像顏色變化；

5）如果深度圖像發(fā)生較大變化，監(jiān)測(cè)導(dǎo)致深度圖像較大變化物體速度是否大于設(shè)定速度閾值（v>13 m/s），否則持續(xù)監(jiān)測(cè)彩色圖像顏色變化；

6）如果物體速度大于設(shè)定速度閾值，利用多點(diǎn)布置甲烷傳感器監(jiān)測(cè)甲烷濃度是否迅速升高或達(dá)到報(bào)警值，否則持續(xù)監(jiān)測(cè)彩色圖像顏色變化；

7）如果監(jiān)測(cè)到多個(gè)不同地點(diǎn)的環(huán)境甲烷濃度大幅升高或達(dá)到報(bào)警值，說明發(fā)生煤與瓦斯突出事故，否則說明發(fā)生沖擊地壓事故；

8）判斷是否已啟動(dòng)應(yīng)急響應(yīng)，如果已啟動(dòng)，退出報(bào)警，否則繼續(xù)報(bào)警。

2 圖像識(shí)別方法具體實(shí)現(xiàn)

2.1 顏色變化特征識(shí)別

災(zāi)害發(fā)生時(shí)，煤礦井下設(shè)備被大量拋出煤巖覆蓋、遮擋或掩埋，拋出煤巖主要為黑色，而煤礦井下設(shè)備主要為非黑色，存在明顯顏色差異。本文利用HSV 顏色模型[43]提取彩色圖像黑色區(qū)域，利用ViBe 算法[44]識(shí)別黑色區(qū)域面積是否較大增加，如果較大增加，則識(shí)別彩色圖像平均亮度，否則持續(xù)利用HSV 模型[43]和ViBe 算法[44]監(jiān)測(cè)彩色圖像黑色區(qū)域面積是否出現(xiàn)較大增加。

HSV 是根據(jù)顏色直觀特性由A.R.Smith 在1978年創(chuàng)建的一種顏色空間，也稱六角錐體模型[43]。該模型中有3 個(gè)顏色參數(shù)：色調(diào)H、飽和度S、明度V。彩色圖像從RGB 顏色模型轉(zhuǎn)換到HSV 顏色模型的關(guān)系式如下（式中R、G、B為歸一化后的結(jié)果）[43]：

通過設(shè)定HSV 顏色模型[43]相應(yīng)參數(shù)范圍，以針對(duì)性地分割出圖像黑色區(qū)域，然后利用ViBe 算法[44]識(shí)別出監(jiān)視范圍內(nèi)黑色面積變化的區(qū)域。

2.2 平均亮度特征識(shí)別

利用HSV 顏色模型[43]的平均明度值是否小于設(shè)定明度閾值（設(shè)為135，可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)一步調(diào)整），來判斷彩色圖像亮度是否正常，如果平均明度小于設(shè)定明度閾值，說明圖像亮度正常，進(jìn)行深度圖像變化特征識(shí)別，否則持續(xù)利用HSV 顏色模型[43]和ViBe 算法[44]監(jiān)測(cè)彩色圖像黑色區(qū)域面積是否出現(xiàn)較大增加，關(guān)系式如下：

式中，Bave為圖像平均明度值；N為圖像像素總數(shù)；(x,y)為圖像中像素點(diǎn)的坐標(biāo)；B(x,y)為坐標(biāo)點(diǎn)為(x,y)處的像素明度；BT為設(shè)定的亮度閾值。

2.3 深度變化特征識(shí)別

采用彩色雙目攝像機(jī)采集采掘工作面和巷道空間的深度圖像，并利用ViBe 算法[44]識(shí)別深度圖像發(fā)生變化區(qū)域面積是否出現(xiàn)較大增加，如果出現(xiàn)較大增加，說明出現(xiàn)深度異?，F(xiàn)象，進(jìn)行深度異常區(qū)域擴(kuò)散速度識(shí)別，否則持續(xù)利用HSV 顏色模型[43]和ViBe 算法[44]監(jiān)測(cè)識(shí)別彩色圖像黑色區(qū)域面積是否出現(xiàn)較大增加。

彩色雙目立體視覺是利用立體匹配算法，通過2 個(gè)彩色單目攝像機(jī)同時(shí)獲取同一場(chǎng)景的2 幅彩色圖像，根據(jù)三角原理計(jì)算視差信息并轉(zhuǎn)換成深度信息，彩色雙目攝像機(jī)成像模型如圖3 所示[45]。

圖3 雙目攝像機(jī)成像模型Fig.3 Binocular camera imaging model

如圖3 所示，根據(jù)三角形相似原理可得：

整理可得：

其中，Zi為空間點(diǎn)Pi離雙目攝像機(jī)的距離，m；b為雙目攝像機(jī)基線長(zhǎng)度，m；f為左右單目攝像機(jī)焦距，像素；xli-xri為點(diǎn)Pi在左右單目攝像機(jī)的視差，px。

雙目立體視覺測(cè)量方法，可在瞬間完成圖像的獲取，具有系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、精度合適、效率高、成本低等優(yōu)點(diǎn)。設(shè)攝像機(jī)感光器件的單個(gè)像素物理尺寸為dx×dy，圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)(x,y)與像素坐標(biāo)系中的坐標(biāo)(u,v)之間關(guān)系如圖4 所示：

圖4 圖像坐標(biāo)系與像素坐標(biāo)系關(guān)系Fig.4 Relation between image coordinate system and pixel coordinate system

可表示為：

設(shè)S為圖像坐標(biāo)系下每毫米的像素個(gè)數(shù)，則：

兩式進(jìn)行相減運(yùn)算：

將Zi代入上式：

由此可知，只要能夠獲取至少一個(gè)像素的像素差，結(jié)合攝像機(jī)的焦距和基線距離，就可獲取到對(duì)應(yīng)物體的深度。并且在X、Y方向上相機(jī)坐標(biāo)系和圖像坐標(biāo)系有相似關(guān)系

同理可得：

綜上，如果知道空間點(diǎn)Pi在左右攝像機(jī)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，可求得視差(uli-uri)，就能恢復(fù)圖像在相機(jī)坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)，進(jìn)而根據(jù)四大坐標(biāo)系關(guān)系，映射出在世界坐標(biāo)系的位置，即物體在真實(shí)世界的坐標(biāo)。

深度圖像又稱距離影像，在深度數(shù)據(jù)流的圖像幀中，每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值可用于表征場(chǎng)景中某一點(diǎn)距離攝像機(jī)的遠(yuǎn)近。利用ViBe 算法[44]識(shí)別深度圖像發(fā)生變化區(qū)域面積是否出現(xiàn)較大增加，如果出現(xiàn)較大增加，說明出現(xiàn)災(zāi)害發(fā)生時(shí)的深度異常現(xiàn)象，進(jìn)行深度異常區(qū)域擴(kuò)散速度識(shí)別。

2.4 深度異常擴(kuò)散識(shí)別

利用彩色雙目攝像機(jī)采集深度圖像，結(jié)合深度圖像和巷道空間深度異常物體的數(shù)學(xué)關(guān)系，識(shí)別深度異常物體速度，如果出現(xiàn)深度異常物體速度大于設(shè)定閾值，說明出現(xiàn)災(zāi)害速度異常，進(jìn)行災(zāi)害綜合判識(shí)報(bào)警，否則持續(xù)利用HSV 模型[43]和ViBe 算法[44]監(jiān)測(cè)彩色圖像黑色區(qū)域面積是否出現(xiàn)較大增加，測(cè)速方法示意圖如圖5 所示。

圖5 彩色雙目攝像機(jī)測(cè)速方法示意Fig.5 Schematic of color binocular camera speed measurement method

如圖5 所示，彩色雙目攝像機(jī)由兩個(gè)參數(shù)相同的彩色單目攝像機(jī)組成，并安裝巷道頂板O點(diǎn)，彩色雙目攝像機(jī)等效光軸OO1與深度圖像成像平面相交于Oc、與巷道底板平面相交于O1，則∠O1OO2為彩色雙目攝像機(jī)傾角α，彩色雙目攝像機(jī)巷道走向方向的視場(chǎng)角2θL=2∠O1OE=2∠O1OF，四邊形ABCD為巷道底板區(qū)域，當(dāng)大面積深度異常物體從Bt移動(dòng)到Ct時(shí)，對(duì)應(yīng)的深度圖像中從Bc移動(dòng)到Cc，那么大面積深度異常物體軌跡BtCt映射到巷道底板中軸線方向上為線段Bt’Ct’，深度圖像中BcCc映射到巷道底板中軸線方向?yàn)榫€段Bc’Cc’。

設(shè)當(dāng)物體從Bt經(jīng)過一段時(shí)間Δt移動(dòng)到Ct時(shí)，雙目攝像機(jī)監(jiān)測(cè)到對(duì)應(yīng)的深度分別為ZB和ZC。在像 素 坐 標(biāo) 系 中，設(shè)Bc(xB,yB)，Cc(xC,yC)，并 且Oc，那么。由圖5 可知：

由上式可得：

同理，可得：

那么，可得：

則：

式中，v為物體從移動(dòng)起點(diǎn)Bt經(jīng)過一段時(shí)間Δt后移動(dòng)到終點(diǎn)Ct位置的移動(dòng)速度, m/s；xlb-xrb為彩色雙目攝像機(jī)監(jiān)測(cè)到物體移動(dòng)起點(diǎn)Bt在左右彩色單目攝像機(jī)的視差，px；xlc-xrc為彩色雙目攝像機(jī)監(jiān)測(cè)到物體移動(dòng)起點(diǎn)Ct在左右彩色單目攝像機(jī)的視差，px；xB,yB分別為在像素坐標(biāo)系中物體移動(dòng)起點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)，px；xC,yC分別為在像素坐標(biāo)系中物體移動(dòng)終點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)，px；f為彩色雙目攝像機(jī)中單目彩色攝像機(jī)的焦距，px；Lc，Wc分別為雙目攝像機(jī)所成的深度圖像像素尺寸的長(zhǎng)和寬，px；α為彩色雙目攝像機(jī)相對(duì)于豎直向下的前傾角度，(°)。

為增大彩色雙目攝像機(jī)的監(jiān)視范圍，并且還能很好的識(shí)別災(zāi)害速度特征，彩色雙目攝像機(jī)最佳傾角為：

1）在掘進(jìn)工作面彩色雙目攝像機(jī)覆蓋范圍為滿足下述條件的最大傾角：

①監(jiān)視區(qū)域只覆蓋巷道的底部和兩幫；②監(jiān)視區(qū)域內(nèi)最遠(yuǎn)目標(biāo)，在深度圖像中一像素/幀的速度對(duì)應(yīng)真實(shí)速度的n倍等于設(shè)定閾值。

其中，α為彩色雙目攝像機(jī)的前傾角度，(°)；θL為彩色雙目攝像機(jī)在沿巷道軸線方向的視場(chǎng)角的一半，(°)；H為彩色雙目攝像機(jī)安裝高度，m；f為彩色雙目攝像機(jī)中單目攝像機(jī)的焦距，m；vT為設(shè)定的速度閾值，m/s；Δt1為一幀的時(shí)間；Δs1為一個(gè)像素長(zhǎng)度；v為在深度圖像中，覆蓋區(qū)域最遠(yuǎn)目標(biāo)移動(dòng)一個(gè)像素長(zhǎng)度每幀時(shí)目標(biāo)真實(shí)速度，m/s。

在回采工作面彩色雙目攝像機(jī)監(jiān)視范圍為同時(shí)滿足下述情況的最大傾角：①監(jiān)視區(qū)域只覆蓋回采工作面底部和液壓支架區(qū)域（不包括采煤工作面）；②監(jiān)視區(qū)域內(nèi)最遠(yuǎn)目標(biāo)，在深度圖像中一像素/幀的速度對(duì)應(yīng)真實(shí)速度的n倍等于設(shè)定閾值。

其中，Δw為彩色雙目攝像機(jī)在垂直巷道軸線方向上與采煤面的距離，m。

為了能夠識(shí)別災(zāi)害發(fā)生時(shí)大量煤巖拋出的較高速度，可綜合彩色雙目攝像機(jī)的視場(chǎng)角、前傾角度、幀頻以及安裝高度，來估算能識(shí)別的最大速度：

式中，vmax為彩色雙目攝像機(jī)能識(shí)別的最大速度，m/s；H為彩色雙目攝像機(jī)安裝高度，m；Δt1為一幀的時(shí)間，s；α為彩色雙目攝像機(jī)的前傾角度，(°)；θL為彩色雙目攝像機(jī)沿?cái)z像機(jī)光軸方向的視場(chǎng)角的一半，(°)。

由于沖擊地壓和煤與瓦斯突出拋出的大量破碎煤巖，形狀不規(guī)則并有不可預(yù)知性，可利用深度圖像發(fā)生較大變化區(qū)域的最大輪廓中心點(diǎn)作為災(zāi)害拋出煤巖的特征點(diǎn)，根據(jù)災(zāi)害拋出煤巖特征點(diǎn)的移動(dòng)速度可得出災(zāi)害拋出煤巖速度。

綜上所述，結(jié)合深度圖像和巷道空間深度異常物體的數(shù)學(xué)關(guān)系，如果識(shí)別到深度異常物體速度大于設(shè)定閾值，說明出現(xiàn)災(zāi)害速度異常現(xiàn)象，進(jìn)行災(zāi)害綜合判別報(bào)警。

2.5 災(zāi)害綜合判別報(bào)警

當(dāng)識(shí)別到災(zāi)害發(fā)生時(shí)的顏色、亮度、深度和速度特征，那么判斷甲烷濃度是否迅速升高或達(dá)到報(bào)警值，如果采煤工作面、掘進(jìn)工作面、進(jìn)風(fēng)巷道、回風(fēng)巷道等多個(gè)地點(diǎn)環(huán)境甲烷濃度均大幅升高或達(dá)到報(bào)警值，說明發(fā)生煤與瓦斯突出事故，否則說明發(fā)生沖擊地壓事故。

3 模擬試驗(yàn)以及結(jié)果分析

為驗(yàn)證提出的基于深度特征的煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出圖像感知報(bào)警方法的可行性與有效性，設(shè)計(jì)了災(zāi)害顏色和深度異常變化特征模擬試驗(yàn)裝置，采用HNY-CV-002 可變基線彩色雙目攝像機(jī)參數(shù)：80 mm 基線值，30FPS，3.4 mm 焦距，71°*55°視場(chǎng)角。設(shè)定彩色雙目攝像機(jī)識(shí)別物體移動(dòng)速度閾值vT=13 m/s。采用Python3.7 編程，在Intel i7、8G 內(nèi)存、6 核2.6GHz、Pycharm2019 上進(jìn)行了模擬災(zāi)害發(fā)生時(shí)顏色、亮度、深度、速度特征的識(shí)別。

3.1 試驗(yàn)方案總體思想

由于災(zāi)害的特殊性，目前無法通過真實(shí)災(zāi)害，來驗(yàn)證基于深度特征的煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出感知報(bào)警方法的可行性。在確保安全性的前提下，簡(jiǎn)化了災(zāi)害模擬試驗(yàn)，利用比重、顏色相近的橡膠球替代災(zāi)害拋出煤巖；利用PVC 管模擬煤礦井下受限空間；利用在PVC 管內(nèi)布置煤礦井下設(shè)備圖片來模擬與拋出煤巖有著鮮明顏色差異的設(shè)備；利用高壓鼓風(fēng)機(jī)作為動(dòng)力裝置，通過高速氣流沖擊橡膠球使其高速拋向PVC 管內(nèi)，來模擬災(zāi)害大量煤巖拋出過程；利用彩色雙目攝像機(jī)進(jìn)行圖像采集。災(zāi)害模擬試驗(yàn)裝置示意圖如圖6 所示。

圖6 災(zāi)害模擬試驗(yàn)裝置示意Fig.6 Schematic of the disaster simulation experiment device

3.2 攝像機(jī)類型的選擇

煤礦井下巷道凈斷面最低高度為1.8 m[41]，以此為彩色雙目攝像機(jī)安裝高度：

1）根據(jù)式（18）可得彩色雙目攝像機(jī)在掘進(jìn)工作面的最佳傾角為30°，根據(jù)式（20）可得在最佳傾角下彩色雙目攝像機(jī)監(jiān)測(cè)的最大速度為82 m/s，遠(yuǎn)大于設(shè)定的速度閾值vT=13 m/s。

2）根據(jù)式（19）并結(jié)合Δw=2.8 m 可得彩色雙目攝像機(jī)在采煤工作面的最佳傾角為30°，進(jìn)一步根據(jù)式（20）可得在最佳傾角下彩色雙目攝像機(jī)監(jiān)測(cè)的最大速度為82 m/s，遠(yuǎn)大于設(shè)定的速度閾值vT=13 m/s；根據(jù)式（19）并結(jié)合Δw=1.55 m 可得彩色雙目攝像機(jī)在采煤工作面的最佳傾角為13°，進(jìn)一步根據(jù)式（20）可得在最佳傾角下彩色雙目攝像機(jī)監(jiān)測(cè)的最大速度為60 m/s，也遠(yuǎn)大于設(shè)定的速度閾值vT=13 m/s。

綜上可知，無需高速彩色雙目攝像機(jī)，即用普通彩色雙目攝像機(jī)可滿足識(shí)別災(zāi)害拋出煤巖速度特征要求。

3.3 模擬巷道尺寸選取

為簡(jiǎn)化復(fù)雜度與確保安全性，在滿足災(zāi)害特征模擬與識(shí)別效果的情況下，應(yīng)減小模擬裝置尺寸。以掘進(jìn)工作面為例，模擬掘進(jìn)巷道尺寸需同時(shí)滿足式（18）和式（20），即：

為求出h和α的對(duì)應(yīng)關(guān)系，根據(jù)θL=27.5°、f=0.003 4 m、Δs1=2.646×10-4m/像 素、、vT=13 m/s。當(dāng)h=0.2 m，α≈52°時(shí)，可識(shí)別的最大速度vmax≈30 m/s，遠(yuǎn)大于設(shè)定速度閾值。選取?0.315 m 的PVC管模擬煤礦井下巷道，即當(dāng)h=0.3 m（安裝高度），α≈50°，可識(shí)別的最大速度vmax≈37 m/s，遠(yuǎn)大于設(shè)定速度閾值，滿足試驗(yàn)要求，此種情況下巷道模擬裝置長(zhǎng)度最少應(yīng)為=1.23 m。

3.4 模擬試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)情況

基于彩色雙目視覺來識(shí)別災(zāi)害模擬試驗(yàn)裝置模擬災(zāi)害發(fā)生時(shí)的顏色和深度異常變化特征，并進(jìn)一步結(jié)合多點(diǎn)監(jiān)測(cè)到的甲烷濃度是否正常，來區(qū)分沖擊地壓和煤與瓦斯突出。試驗(yàn)裝置情況如圖7 所示。

圖7 試驗(yàn)裝置情況Fig.7 Experimental device situation

如圖7 所示，在災(zāi)害模擬裝置中，采用彩色雙目攝像機(jī)進(jìn)行彩色圖像和深度圖像采集，來識(shí)別災(zāi)害的顏色和深度異常變化特征，以很好地模擬真實(shí)巷道環(huán)境、圖像采集位置以及視頻采集效果。其中采用長(zhǎng)約1.4 m、直徑0.315 m 的PVC 管模擬巷道與受限空間；采用?10 mm 的黑色橡膠球來模擬災(zāi)害拋出的破碎煤巖；采用高壓軸流鼓風(fēng)機(jī)（最大功率5.5 kW、最大風(fēng)速69.5 m/s）作為模擬災(zāi)害動(dòng)力裝置；利用IQ 型10.5 GHz 多普勒測(cè)速雷達(dá)測(cè)得試驗(yàn)裝置拋出橡膠球的最大速度大于15 m/s，可滿足速度要求；采用將彩色雙目攝像機(jī)監(jiān)視的PVC 內(nèi)管區(qū)域視為煤礦井下與災(zāi)害拋出煤巖有鮮明顏色差異的設(shè)備；采用將彩色雙目攝像機(jī)安裝于PVC 管頂部以模擬煤礦井下巷道頂板監(jiān)視位置。

其中彩色雙目攝像機(jī)監(jiān)視的PVC 內(nèi)管區(qū)域，貼有煤礦井下設(shè)備圖片，以更好地模擬煤礦井下背景設(shè)備區(qū)域，如圖8 所示。

圖8 監(jiān)視區(qū)域背景顏色特征Fig.8 Monitoring area background color characteristics

3.5 模擬試驗(yàn)結(jié)果分析

在現(xiàn)有試驗(yàn)裝置和彩色雙目攝像機(jī)參數(shù)下，彩色雙目攝像機(jī)最佳傾角為50°，并確定為災(zāi)害模擬試驗(yàn)彩色雙目攝像機(jī)傾角。模擬災(zāi)害發(fā)生過程中的深度變化特征，如圖9 所示。

圖9 災(zāi)害發(fā)生過程中的深度變化特征Fig.9 Characteristics of depth variation in the process of disaster occurrence

如圖9 所示，深度圖像中顏色變化區(qū)域即為災(zāi)害拋出煤巖造成的深度變化區(qū)域，顏色變化區(qū)域增加即表示災(zāi)害拋出煤巖擴(kuò)散過程。

對(duì)災(zāi)害識(shí)別方法進(jìn)行了代碼實(shí)現(xiàn)。當(dāng)模擬災(zāi)害發(fā)生時(shí)，可識(shí)別出模擬災(zāi)害發(fā)生時(shí)的顏色、亮度、深度和速度特征。并且當(dāng)深度變化區(qū)域擴(kuò)散速度大于設(shè)定速度閾值時(shí)，災(zāi)害報(bào)警并且保存了災(zāi)害瞬間的彩色圖像，其中利用綠色輪廓框選出滿足災(zāi)害發(fā)生時(shí)顏色、亮度、深度和速度變化特征的區(qū)域，識(shí)別效果如圖10 所示。

圖10 深度變化區(qū)域擴(kuò)散速度大于設(shè)定閾值的識(shí)別效果Fig.10 Recegnition effect image for depth-varying regions with diffusion rate greater than the set threshold value

綜上可知，提出的基于深度特征的災(zāi)害圖像感知報(bào)警方法能夠識(shí)別到災(zāi)害發(fā)生時(shí)顏色、亮度、深度、速度變化特征，可進(jìn)一步根據(jù)多點(diǎn)監(jiān)測(cè)到的環(huán)境甲烷濃度是否迅速升高或達(dá)到報(bào)警值，來判別沖擊地壓和煤與瓦斯突出。即利用災(zāi)害顏色和深度異常變化特征模擬試驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出的基于深度特征的災(zāi)害圖像感知報(bào)警方法的可行性與有效性，并且能夠很好地排除瓦斯和煤塵爆炸等產(chǎn)生異常高亮災(zāi)害的干擾。

在工程應(yīng)用中，可根據(jù)實(shí)際工況進(jìn)一步優(yōu)化災(zāi)害發(fā)生時(shí)顏色、亮度、深度以及速度特征識(shí)別方法。其中：

1）災(zāi)害發(fā)生時(shí)產(chǎn)生的塵埃可能會(huì)遮擋攝像機(jī)的視線，導(dǎo)致圖像模糊或失真；濕度和氣體濃度可能會(huì)改變攝像機(jī)的性能，影響圖像的清晰度和深度信息的準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用中，我們可采取以下措施：采用抗干擾能力強(qiáng)的攝像機(jī)，能夠在復(fù)雜的井下環(huán)境中穩(wěn)定地采集高質(zhì)量的彩色圖像和深度圖像；在系統(tǒng)中增加環(huán)境感知模塊，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)井下的環(huán)境因素，如塵埃濃度、濕度和氣體濃度等，當(dāng)環(huán)境因素超過一定閾值時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)整攝像機(jī)的參數(shù)或啟動(dòng)相應(yīng)的保護(hù)機(jī)制；采用先進(jìn)的圖像后處理技術(shù)，對(duì)采集到的彩色圖像和深度圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)等處理，提高圖像的質(zhì)量；建立實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到環(huán)境因素對(duì)圖像質(zhì)量產(chǎn)生嚴(yán)重影響時(shí)，能夠及時(shí)向操作員發(fā)送警報(bào)，以便采取相應(yīng)的措施。

2）災(zāi)害產(chǎn)生的震動(dòng)對(duì)于雙目攝像機(jī)采集的圖片質(zhì)量會(huì)產(chǎn)生影響，在實(shí)際應(yīng)用中，為減輕這種影響，可采取以下措施：選擇穩(wěn)定性較高的雙目攝像機(jī)，并對(duì)其進(jìn)行抗震優(yōu)化設(shè)計(jì)，以提高其在災(zāi)害環(huán)境下的穩(wěn)定性；在采集圖片時(shí)，采用快速曝光技術(shù)，以減少震動(dòng)對(duì)圖片質(zhì)量的影響；對(duì)采集到的圖片進(jìn)行后處理，采用圖像增強(qiáng)技術(shù)對(duì)模糊或失真的圖片進(jìn)行修復(fù)和改善，從而獲得更為清晰、準(zhǔn)確的圖片信息。

4 結(jié) 論

1）揭示了煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出的深度特征：災(zāi)害發(fā)生時(shí)大量煤巖拋向采掘工作面和巷道空間，深度變化明顯；煤礦井下膠輪車、采煤機(jī)、掘進(jìn)機(jī)、井下人員以及正常落煤等，也會(huì)造成深度變化，但變化速度遠(yuǎn)低于沖擊地壓和煤與瓦斯突出；因此，災(zāi)害拋出煤巖深度變化與煤礦井下膠輪車、采煤機(jī)、掘進(jìn)機(jī)、井下人員以及正常落煤等有明顯差異。

2）提出了基于深度特征的煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出圖像感知報(bào)警方法：在煤礦井下掘進(jìn)工作面頂部、采煤工作面液壓支架頂部、巷道頂板以及靠近頂板等位置多點(diǎn)布置帶有補(bǔ)光燈的彩色雙目攝像機(jī)，以煤礦井下與災(zāi)害拋出煤巖有著鮮明顏色差別的設(shè)備為背景，實(shí)時(shí)采集采掘工作面和巷道空間彩色圖像和深度圖像；如果掘進(jìn)工作面、回采工作面、進(jìn)風(fēng)巷道入口、巷道中間、回風(fēng)巷道入口、主運(yùn)輸大巷、輔助運(yùn)輸大巷等位置監(jiān)測(cè)到圖像顏色發(fā)生較大變化、彩色圖像平均亮度小于設(shè)定閾值、深度圖像發(fā)生較大變化、導(dǎo)致深度圖像發(fā)生較大變化物體的速度大于設(shè)定閾值（V>13 m/s），與此同時(shí)采煤工作面、掘進(jìn)工作面、進(jìn)風(fēng)巷道入口和巷道中間、回風(fēng)巷道的入口和巷道中間等多個(gè)位置均監(jiān)測(cè)到甲烷濃度大幅升高或達(dá)到報(bào)警值，表明發(fā)生煤與瓦斯突出事故，否則表明發(fā)生沖擊地壓事故。

3）提出了彩色雙目攝像機(jī)識(shí)別煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出最佳傾角確定方法：監(jiān)視區(qū)域只覆蓋巷道底部和兩幫；監(jiān)視區(qū)域最遠(yuǎn)端物體一幀移動(dòng)一個(gè)像素對(duì)應(yīng)速度的n倍等于速度閾值。提出了彩色雙目攝像機(jī)的測(cè)速方法：利用深度異常區(qū)域的中心點(diǎn)作為識(shí)別深度異常物體移動(dòng)速度的特征點(diǎn)，根據(jù)深度圖像與巷道空間深度異常移動(dòng)物體的數(shù)學(xué)關(guān)系，來識(shí)別深度異常物體的移動(dòng)速度，可精簡(jiǎn)高效地識(shí)別出煤礦井下惡劣條件下災(zāi)害拋出煤巖移動(dòng)速度。

4）設(shè)計(jì)了煤礦沖擊地壓和煤與瓦斯突出顏色、深度、速度和亮度特征模擬裝置，驗(yàn)證了本文提出的基于深度特征的災(zāi)害圖像感知報(bào)警方法的可行性與有效性?？筛玫貪M足煤礦惡劣條件下沖擊地壓和煤與瓦斯突出感知報(bào)警的需求。可及時(shí)發(fā)現(xiàn)事故和應(yīng)急救援，爭(zhēng)取黃金救援時(shí)間，避免或減少填埋或被困造成的人員傷亡，并及時(shí)疏通堵塞巷道，有效避免由于瓦斯積聚引發(fā)的瓦斯窒息、瓦斯和煤塵爆炸等嚴(yán)重次生災(zāi)害，造成大量人員傷亡。