一种基于“云-边-端”协同的煤矿井下预警系统

1.本发明涉及煤矿安全生产技术领域，涉及一种基于“云-边-端”协同的煤矿井下预警系统。


背景技术：

2.当前，煤矿井下施工过程环境复杂，容易发生各种意外事件或事故，当作业人员发生紧急情况时，传统安全帽仅具备保护作业人员头部的功能，不能实时确定作业人员情况、作业环境及位置，不具备实时的智能化监护功能。此外，在井下危险作业过程中，管理人员无法做到在出现危险的第一时间进行抢救，作业人员也无法主动联系管理人员，经常会无法掌握作业人员的安全需求，甚至延误最佳援助时间，难以保障和满足作业人员的施工安全以及煤矿安全生产的智能化管理。


技术实现要素：

3.因此，本发明提供了一种基于“云-边-端”协同的煤矿井下预警系统，可以有效提高煤矿井下作业人员的安全系数，进一步实现智能化安全生产管理，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
5.本发明实施例提供了一种基于“云-边-端”协同的煤矿井下预警系统，包括“云”、“边”和“端”；
6.所述“端”为部署在作业环境中的无线组网模块，用于接收在作业环境中传感器采集的信息发送给所述“边”，以及协助所述“边”进行作业人员定位；
7.所述“边”为智能安全帽，用于采集井下作业人员及其所处环境的相关信息，以及汇集所述“端”发送的信息，并进行初步处理后，上传至“云”端；
8.所述“云”是服务器端，用于通过无线网络接收智能安全帽发送的信息，并进行存储及可视化分析，根据分析结果生成煤矿井下预警信息。
9.可选地，所述部署在作业环境中的无线组网模块包括：zigbee采集模块和zigbee路由&协调器，所述zigbee采集模块采集井下环境气体信息，并通过zigbee路由&协调器，发送到所述智能安全帽。
10.可选地，所述zigbee采集模块包括：可充电电池、降压稳压电路、气体传感器插槽及可插气体传感器。
11.可选地，所述智能安全帽包括：安全帽本体以及嵌入到安全帽的模块，所述嵌入到安全帽的模块包括：zigbee接收节点、树莓派模块、微处理器&传感器、摄像头、gps定位模块以及话筒音响；
12.所述zigbee接收节点包括接口转换电路，用于接收所述井下环境气体信息，并通过串口方式将环境气体信息传给所述树莓派模块，还用于结合所述zigbee路由&协调器组播数据，通过测距方法定位作业人员室内位置；
13.所述微处理器&传感器，包括微处理器及多种传感器，所述多种传感器用于采集煤矿井下作业人员信息和环境信息，所述微处理器接收并处理所述多种传感器采集的作业人员信息和环境信息，然后通过串口方式将其传给所述树莓派模块；
14.所述gps定位模块用于定位作业人员室外位置；
15.所述树莓派模块收集来自“端”的环境信息以及所述微处理器处理后的作业人员信息和环境信息，并定时上传到服务器端，还通过其内置的图像识别模块和智能语音识别模块，分别对所述摄像头采集的作业环境图片及视频和所述话筒音响采集的音频信息进行初次处理后上传至服务器端。
16.可选地，所述多种传感器包括：红外测温模块、跌倒检测模块、心率检测模块、光照传感器和环境温湿度检测模块；
17.其中，所述红外测温模块，用于采集煤矿井下作业人员的体温信息；
18.所述跌倒检测模块，用于检测作业人员是否发生跌倒事件；
19.所述心率检测模块，用于采集煤矿井下作业人员的心率信息；
20.所述光照传感器，用于采集煤矿井下的光照信息；
21.所述环境温湿度检测模块，用于采集煤矿井下的温湿度信息。
22.可选地，所述服务器端包括：视频服务器、数据库服务器和pc终端；
23.所述视频服务器收集所述树莓派模块传来的作业人员图像信息，通过图形识别模块识别人员穿着和安全帽佩戴情况，将结果上传至数据库服务器并作出语音文字提示；
24.所述数据库服务器采用传统数据库与时序数据库相结合的存储方式，所述时序数据库存储传感器采集的数据信息，所述传统数据库采用mysql数据库存储员工和警情信息；
25.所述pc终端，用于将数据库服务器中的信息进行解析后，实现数据可视化，用于数据分析、预警，通过数据可视化来实时查看作业现场数据并根据所述煤矿井下预警信息及时与井下作业人员进行语音通信，所述作业现场数据包括佩戴安全帽的作业人员体温、心率、当前作业环境的光照、温湿度、环境气体信息、作业人员的室内室外位置以及安全帽佩戴和工作服穿着情况。
26.可选地，所述树莓派模块的图像识别模块采用rfbnet高精度目标检测网络，所述树莓派模块的智能语音识别模块采用transformer模型。
27.可选地，所述视频服务器的图形识别模块使用yolov5神经网络模型。
28.可选地，所述的zigbee采集模块和zigbee接收节点采用cc2530芯片。
29.可选地，所述树莓派模块通过wifi将信息发送给服务器端。
30.本发明技术方案，具有如下优点：
31.本发明提供的基于“云-边-端”协同的煤矿井下预警系统，包括“云”、“边”和“端”；所述“端”为部署在作业环境中的无线组网模块，用于接收在作业环境中传感器采集的信息发送给所述“边”，以及协助所述“边”进行作业人员定位；所述“边”为智能安全帽，用于采集井下作业人员及其所处环境的相关信息，以及汇集所述“端”发送的信息，并进行初步处理后，上传至“云”端；所述“云”是服务器端，用于通过无线网络接收智能安全帽发送的信息，并进行存储及分析，根据分析结果生成煤矿井下预警信息并进行可视化分析，用于实时查看作业现场数据并根据所述煤矿井下预警信息及时与井下作业人员进行语音通信。通过本发明提供的基于“云-边-端”协同的煤矿井下预警系统，不仅解决了安全帽端传感器组成过
于庞大及笨重的问题，使得系统结构更加合理，大大提升整体工作效率；还提高了煤矿井下作业人员的安全系数，实现智能化安全生产管理新模式，有效降低因安全事故的伤亡人数，保障作业人员身体健康。
附图说明
32.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
33.图1为本发明实施例中提供的基于“云-边-端”协同的煤矿井下预警系统一个示例的结构组成图；
34.图2为本发明实施例中提供的基于“云-边-端”协同的煤矿井下预警系统的另一个示例的结构组成图。
具体实施方式
35.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分的实施例，不是全部的实施例，而并非要限制本发明公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要的混淆本发明公开的概念。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
36.此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
37.本发明实施例提供了一种基于“云-边-端”协同的煤矿井下预警系统，如图1所示，该系统包括“云”、“边”和“端”；
38.所述“端”为部署在作业环境中的无线组网模块，用于接收在作业环境中传感器采集的信息发送给所述“边”，以及协助所述“边”进行作业人员定位；
39.所述“边”为智能安全帽，用于采集井下作业人员及其所处环境的相关信息，以及汇集所述“端”发送的信息，并进行初步处理后，上传至“云”端；
40.所述“云”是服务器端，用于通过无线网络接收智能安全帽发送的信息，并进行存储及可视化分析，根据分析结果生成煤矿井下预警信息。
41.本发明实施例中，如图2所示，部署在作业环境中的无线组网模块包括：zigbee采集模块和zigbee路由&协调器，所述zigbee采集模块采集井下环境气体信息，并通过zigbee路由&协调器，发送到所述智能安全帽。其中，zigbee采集模块包括：可充电电池、降压稳压电路、气体传感器插槽及可插气体传感器。
42.本发明实施例中，智能安全帽包括：安全帽本体以及嵌入到安全帽的模块，所述嵌入到安全帽的模块包括：zigbee接收节点、树莓派模块、微处理器&传感器、摄像头、gps定位模块以及话筒音响；
43.其中，zigbee接收节点包括接口转换电路，用于接收所述井下环境气体信息，并通
过串口方式将环境气体信息传给所述树莓派模块，还用于结合所述zigbee路由&协调器组播数据，通过测距方法定位作业人员室内位置；
44.在本实施例中，zigbee接收节点的接口转换电路为ttl转usb电路，通过串口ttl转usb的方式将环境环境气体信息传给所述树莓派模块。
45.在一实施例中，zigbee采集模块和zigbee接收节点采用cc2530芯片。
46.在本实施例中，采用测距方法rssi定位，通过部署在环境中的zigbee路由&协调器和装在安全帽上的zigbee接收节点组播数据，根据rssi计算出佩戴安全帽的作业人员的位置信息，进行室内定位。另外本发明实施例通过gps定位模块定位作业人员室外位置，通过室内室外同时定位的方式，可以精准的获取作业人员位置。
47.在本实施例中，微处理器&传感器，包括微处理器及多种传感器，所述多种传感器用于采集煤矿井下作业人员信息和环境信息，所述微处理器接收并处理所述多种传感器采集的作业人员信息和环境信息，然后通过串口方式将其传给所述树莓派模块。在本实施例中，所述微处理器采用stm32芯片，通过收集并计算所述多种传感器的采集的信息，得到相应的作业人员信息和环境信息。所述多种传感器包括：红外测温模块、跌倒检测模块、心率检测模块、光照传感器和环境温湿度检测模块；其中，红外测温模块，用于采集煤矿井下作业人员的体温信息；跌倒检测模块，用于检测作业人员是否发生跌倒事件；心率检测模块，用于采集煤矿井下作业人员的心率信息；光照传感器，用于采集煤矿井下的光照信息；环境温湿度检测模块，用于采集煤矿井下的温湿度信息。在本实施例中所述跌倒检测模块，采用mpu6050芯片，用于读取人体加速度和角度的变化，并且分析人体中心点的加速度和角度特征，从而检测作业人员是否发生跌倒事件。
48.在本实施例中，树莓派模块收集来自“端”的环境信息以及所述微处理器处理后的作业人员信息和环境信息，并定时上传到服务器端，还通过其内置的图像识别模块和智能语音识别模块，分别对所述摄像头采集的作业环境图片及视频和所述话筒音响采集的音频信息进行初次处理后上传至服务器端。在一具体实施例中，树莓派模块的图像识别模块采用rfbnet高精度目标检测网络，智能语音识别模块采用transformer模型，仅作为举例，不以此为限。
49.在本实施例中，树莓派模块通过wifi将信息发送给服务器端。
50.在本实施例中，如图2所示，服务器端包括：视频服务器、数据库服务器和pc终端；其中，视频服务器收集所述树莓派模块传来的作业人员图像信息，通过图形识别模块识别人员穿着和安全帽佩戴情况，将结果上传至数据库服务器并作出语音文字提示。在一实施例中，视频服务器的图形识别模块使用yolov5神经网络模型，仅作为举例，不以此为限。数据库服务器采用传统数据库与时序数据库相结合的存储方式，所述时序数据库存储传感器采集的数据信息，所述传统数据库采用mysql数据库存储员工和警情信息；所述pc终端，用于将数据库服务器中的信息进行解析后，实现数据可视化，用于数据分析、预警，通过数据可视化来实时查看佩戴安全帽的作业人员体温、心率、当前作业环境的光照、温湿度、环境气体信息、作业人员的室内室外位置以及安全帽佩戴和工作服穿着情况，并根据煤矿井下预警信息及时与井下作业人员进行语音通信，指挥作业人员作出处置，有效提高作业人员安全系数，实现智能化安全生产管理。同时本发明实施例将云端服务器、中间部件树莓派和末端部件微处理器的资源重新整合，充分调度各个环节资源，大大提升整体工作效率。
51.显然，上述实施例仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。