البحث في نظام المراقبة بالفيديو والتحكم عن بعد في السلالم المتحركة في الوقت الحقيقي

البحث في نظام المراقبة بالفيديو والتحكم عن بعد في السلالم المتحركة في الوقت الحقيقي
الشكل 1: مترو أنفاق موسكو ، أفراد الخدمة طويلة الأجل

في هذا المقال الهندسي ، يستكشف مؤلفك وسائل تحسين السلامة.

: الكلمات المفتاحية مراقبة الفيديو كشف؛ السلامة الوظيفية جهاز التحكم

المستخلص: السلالم المتحركة هي معدات خاصة للخدمة الشاقة مرتبطة بالسلامة. يعد اكتشاف حالة خطرة أو سلوك الركاب على السلم المتحرك تحديًا لمصنعي السلالم المتحركة باستخدام مراقبة الفيديو في الوقت الفعلي ، مما قد يساعد المسؤولين في غرفة المراقبة الأمنية على التحكم في السلم المتحرك عن بُعد في اللحظة الطارئة. لم يتم حل هذه المشكلة بشكل فعال منذ اختراع السلم المتحرك قبل 120 عامًا. تقدم هذه الورقة بعض الأساليب العملية للتغلب على الصعوبات ، والتي تشمل هذين الجانبين:

اكتشف حالة أو سلوكًا خطيرًا للركاب ، مثل السقوط العرضي أو السير في الاتجاه المعاكس ، بناءً على تحليل الفيديو في الوقت الفعلي. لتحسين دقة الكشف ، تقدم هذه المقالة طريقة تحليل الفيديو في الوقت الفعلي ، والتي تجمع بين خوارزمية التدفق البصري وخوارزمية التعلم العميق للصور.

استنادًا إلى تقنية السلامة الوظيفية ، استخدم زر إيقاف طوارئ واحد فقط في غرفة المراقبة الأمنية للتحكم في أي من السلالم المتحركة التي يتم اكتشاف الحالة الخطرة للمعدات أو سلوك الركاب فيها عن بُعد.

يوضح التشغيل الفعلي للنظام في محطات المترو أنه يمكنه اكتشاف ظروف المعدات الخطرة أو سلوك الركاب بدقة وثبات ، ويمكن للمسؤولين في غرف المراقبة الأمنية إيقاف السلم المتحرك بطريقة أكثر أمانًا وراحة. تظهر نتيجة التطبيق أن النظام المقترح يقدم قيمة كبيرة لصناعة المصاعد.

المُقدّمة

تستخدم السلالم المتحركة على نطاق واسع في النقل الرأسي للأشخاص في محطات مترو الأنفاق والسكك الحديدية الخفيفة والقطارات والمطارات والأرصفة ومراكز التسوق وما إلى ذلك. في الصين ، مع التطور السريع لمترو الأنفاق الحضرية ، زاد استخدام السلالم المتحركة لمترو الأنفاق في المقابل. خذ مترو شنغهاي ، أكبر شبكة نقل سكك حديدية حضرية في الصين ، كمثال: في نهاية عام 2018 ، بلغ الطول الإجمالي لشبكة النقل بالسكك الحديدية الحضرية في شنغهاي 705 كيلومترات ، لتحتل المرتبة الأولى في العالم ، وسجلت 2.038 مليار مسافر. رحلات في العام ، في المرتبة الثالثة.[1] يحتوي مترو شنغهاي على أكثر من 4,000 سلم متحرك ، والتي تحمل أكثر من 30 مليون مسافر يوميًا وتحمل أكثر من 50 ٪ من قدرة النقل العام في شنغهاي.[2]

نظرًا للتلامس الحتمي بين الأجزاء المتحركة والركاب ، فإن الإصابات على السلالم المتحركة تمثل أكثر من 60٪ من إجمالي عدد إصابات ركاب النقل بالسكك الحديدية: حتى 80 إصابة في الشهر.[3] وفقًا للإحصاءات ، تمثل السقوط حوالي 75٪ من جميع أنواع إصابات ركاب السلم المتحرك.[4] لذلك ، فإن اكتشاف السقوط على السلم المتحرك فور حدوثه ، وإيقاف المصعد عن بُعد وبأمان من قبل طاقم العمل في غرفة التحكم ، يمكن أن يساعد في منع حدوث إصابات شخصية كبيرة. يمكن أن يتسبب السلم المتحرك في التدحرج المستمر للركاب الذين سقطوا ، وهي مشكلة ملحة يجب حلها في إدارة التشغيل اليومية للسلالم المتحركة.

طرق

تحليل الفيديو في الوقت الحقيقي

يمكن لأنظمة الكشف عن السلالم المتحركة الحالية فقط اكتشاف تشغيل الآلات التقليدية ، لذا فإن مراقبة سلوك الركاب تعتمد بشكل أساسي على المراقبة بالفيديو مع المشاهدة اليدوية في الوقت الفعلي. بسبب التوزيع الواسع للسلالم المتحركة ، والعدد الكبير الذي يجب مراقبته ونقص الموظفين الكافيين لتنفيذ المراقبة في الوقت الفعلي ، لا يمكن لأنظمة المراقبة بالفيديو عادة إلا أن تلعب دور التتبع السلبي بعد وقوع الحادث.

مع تطور تقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي ، يزدهر البحث المرتبط بتحليل الفيديو في الوقت الفعلي لسلوك ركاب السلم المتحرك. على سبيل المثال ، بناءً على Openpose[5] خوارزمية الكشف عن النقطة الرئيسية للحصول على بنية جسم الإنسان ، واستخدام مصنف آلة ناقلات الدعم (SVM) لتحقيق الكشف والإنذار لظاهرة سقوط المشاة في الصورة ،[6] عيب الخوارزمية هو أنه من الضروري اكتشاف النقطة الرئيسية لجسم الإنسان ، والتي يتم حظرها بسهولة بواسطة الراكب الخلفي أو الجسم ، وعند تصنيف وضع جسم الإنسان بواسطة SVM ، من الصعب إكمال التمييز الدقيق . تعتمد الخوارزمية على تسلسل الهيكل العظمي البشري لخوارزمية التعرف على السلوك غير الطبيعي للسلالم المتحركة. تكتشف الخوارزمية أولاً وجه الراكب باستخدام SVM ، والتي تجمع بين ميزات نموذج المكون القابل للتشوه وتتبع حركة الراكب في السلم المتحرك مع مرشح ارتباط النواة المحسن. بعد ذلك ، يتم استخراج تسلسل الهيكل العظمي البشري للراكب باستخدام الشبكة العصبية الالتفافية ، ويتم الكشف عن تسلسل السلوك غير الطبيعي من تسلسل الهيكل العظمي للركاب عن طريق مطابقة القالب. أخيرًا ، تستخدم الخوارزمية التنظيم الديناميكي للوقت لتحديد تسلسل السلوك غير الطبيعي بناءً على طريقة أقرب خمسة جيران. يتم تعقب خوارزمية تتبع التدفق البصري والجسم البشري لتحديد السلوك غير الطبيعي ذي الصلة ، ويتم إجراء الكشف عن السلوك غير الطبيعي.[7] تحدد هذه الخوارزمية فقط السقوط من خلال تتبع التدفق البصري ، ويكون معدل سوء التقدير مرتفعًا.

لتحقيق دقة عالية ومعدل حكم خاطئ منخفض وطريقة فيديو في الوقت الفعلي منخفضة التكلفة لاكتشاف سقوط الركاب على السلم المتحرك ، تقترح هذه الورقة طريقة لاستخراج اتجاه حركة الركاب أولاً بناءً على التدفق البصري الكثيف الطريقة ، ثم قم بتجميع القيم الذاتية للمعلومات لكل اتجاه حركة كتلة فرعية وسرعة وتسريع وما إلى ذلك في الكتلة التي تتوافق مع نقاط البكسل في اتجاه الحركة ، ثم استخدم مصنف SVM لتصنيف القيم الذاتية للمصفوفة في المستمر من 1 إلى 2 ثانية لتحديد ما إذا كان المشاة في الصورة طبيعيًا أم يسير في الاتجاه المعاكس أم يسقط.

عملية الحساب على النحو التالي:

  1. الحصول على أول صورة إطار تم الكشف عنها بواسطة طريقة التدفق البصري.
  2. احصل على صورة الإطار الثانية كصورة الإطار الحالية التي تم اكتشافها بواسطة طريقة التدفق البصري.
  3. يتم حساب اتجاه الحركة والإزاحة لكل بكسل في الصورة بطريقة التدفق الضوئي الكثيف.
  4. احسب مساحة الكتلة المتحركة وسرعة الكتلة المتحركة باستخدام السلم المتحرك في الخطوة الثالثة لمسافة الإزاحة في مخطط التدفق البصري ، وتعني السرعة والتباين.
  5. تخزين النتائج المحسوبة للخطوة 4 مؤقتًا كمتجه للميزات لهذا الإطار.
  6. كرر الخطوات 2 ، 3 ، 4 ، 5 باستخدام الإطار الحالي كإطار أول للكشف.
  7. للحكم على عدد الإطارات مع منطقة كتلة حركة الإطار N الحالية للإطار السابق> MIN_S ، عندما يكون عدد الإطارات> K ، يُشتبه في أن الحكم الأولي هو سقوط أو حركة عكسية.
  8. تم إدخال مصفوفة الميزة المكونة من إطارات N في مصنف SVM من أجل التصنيف لتحديد ما إذا كان السقوط أو السير العكسي أو الإنذار الخاطئ.

توليد الميزات وخوارزميات محددة للتدريب

إنشاء ميزة إطار واحد:

وفقًا لحساب التدفق البصري ، يتم الحصول على خرائط الإزاحة لاتجاه x واتجاه y للصورة على التوالي:

يجب أن يكون الإزاحة إلى أسفل أكبر من الإزاحة اليسرى واليمنى وفقًا لخصائص حركة التراجع والسقوط للسلالم المتحركة. احصل على صورة قناع كتلة الحركة من خريطة الإزاحة أعلاه:

متى ؛ متى ؛ متى ؛ متى بحيث غير ذلك .

2) إستخراج منطقة الكتل المتحركة:

العملية المفتوحة لصورة القناع ؛ حساب صورة القناع في القناع ، احسب مساحة المجال المتصل مثل S.

حساب متوسط ​​سرعة الإزاحة العمودية

احسب متوسط ​​السرعة للكتلة المتحركة وفقًا لقناع خريطة قناع كتلة الحركة ، وخريطة الإزاحة في الاتجاه y.

  3) حساب فرق السرعة ، بناءً على متوسط ​​السرعة المحسوبة في الخطوة 3 للحصول على فرق السرعة:

مزيج من 25 إطارًا من ميزات الإطار الفردي:

المتجه المميز لـ 25 إطارًا متتاليًا هو 25 * 3 = 75 قيمًا ذاتية.

  • العناصر في المجموعات الثلاث من المتجهات في F مرتبة ترتيبًا تصاعديًا على التوالي للحصول على .
  • اجمع نواقل السمات في كل حالة لتدريب مصنف SVM.
  • احفظ نتائج تدريب المصنف لاستخدام التصنيف اللاحق.

أوقف السلالم المتحركة عن بعد

منذ أن تم اختراعه منذ أكثر من 120 عامًا ، يتم تشغيل وضع السلالم المتحركة بالكامل ، ولم تنجح ممارسة محاولة التشغيل عن بُعد من قبل شركات مترو الأنفاق. عندما تكون هناك حالة طوارئ في مكان الحادث (سقوط الراكب على السلم المتحرك ، أو الازدحام عند مخرج السلم المتحرك ، وما إلى ذلك) ، يمكن أن يعتمد الموقف فقط على أفراد الموقع الذين يجدون عملية الطوارئ في الموقع. لضمان سلامة العملية ، ترسل بعض شركات تشغيل مترو الأنفاق المزيد من الموظفين خلال فترات الذروة والتدخل في حالات الطوارئ.

  • في مترو أنفاق موسكو (الشكل 1) ، بجانب السلالم المتحركة ، تم إنشاء صندوق حماية ومشغل في الخدمة. يراقب المشغل السلالم المتحركة ويدفع مفتاح إيقاف الطوارئ فورًا في حالة الطوارئ.
  • الجزء المحلي MTR Corporation (الصين ، الشكل 2): في ساعة الذروة من الخطر ، يكون الموظفون المؤقتون في الخدمة ؛ في حالة حدوث حالة طارئة ، يبدأ الموظفون المناوبون في إيقاف الطوارئ للتدخل.

إذا تمكنا من تحقيق التحكم عن بعد في السلالم المتحركة في غرفة مراقبة موظفي الأمن ، خاصة مع الوعي الذكي والتحكم الآمن عن بعد في أحداث الطوارئ ، فسوف يؤدي ذلك إلى تسريع الاستجابة للطوارئ بشكل كبير وتقليل الإصابات الشخصية. ولكن ، كمعدات متخصصة ، يجب أن يتوافق التحكم عن بعد في السلالم المتحركة بشكل صارم مع المعايير واللوائح الأمنية. خلاف ذلك ، إذا كان هناك عيب في البرنامج أو فشل في المكونات أو مشكلة في التوافق الكهرومغناطيسي ، فستفشل الاستجابة عن بعد في تنفيذ إيقاف الطوارئ بشكل صحيح ، أو تتسبب في توقف الطوارئ بشكل غير صحيح ، مما سيؤدي إلى موقف أكثر خطورة. يجب أن يكون جهاز إيقاف الطوارئ جهاز أمان كهربائي متوافق مع EN115-1: 2008 + A1: 2010 5.12.1.2 ، أي: قد يتكون من أ) إما مفتاح أمان واحد أو أكثر ، أو ب) دائرة أمان (آمنة من الأعطال الدائرة) ، أو ج) النظام المرتبط بالسلامة الإلكترونية القابل للبرمجة (PESSRAE).

الشكل 2: أفراد مؤقتون يسارون يراقبون السلالم المتحركة في وقت الذروة في الصين ؛ عن قرب على اليمين

حاليًا ، تشبه استراتيجية الاستجابة العالمية النوع A ، مع زر إيقاف طوارئ مادي لكل سلم متحرك يتوافق مع جهاز السلامة الكهربائية (EN115-1: 2008 + A1: 2010 5.12.1.2). يضغط المشغلون يدويًا على زر إيقاف الطوارئ المادي المقابل (الشكل 3) لإيقاف السلم المتحرك عن بُعد في حالة سقوط الراكب.

الشكل 3: زر توقف فعلي لكل سلم متحرك
الشكل 4: شاشة المراقبة وزر التوقف الفعلي

هذا النهج له العيوب التالية:

  • ليس من السهل العثور على أزرار دقيقة في حالات الطوارئ.
  • عندما يتسبب خطأ التشغيل في إصابة أخرى ، يجب أن يتحمل المشغل مسؤولية السلامة المقابلة ، بحيث لا يرغب المشغل في استخدامه ، أو لا يجرؤ على استخدامه.[8]
الشكل 5: كشف سقوط الركاب ووقف السلم المتحرك عن بعد
الشكل 6: وصول المحامي في المحطة إلى المصعد

تقترح هذه الورقة طريقة آمنة ومريحة لإيقاف السلالم المتحركة عن بُعد (أي الوضع C). يضغط المشغلون على زر إيقاف فعلي واحد فقط لقطع دائرة الأمان وإيقاف السلم المتحرك - الذي يحدث فيه الحدث الخطير - من خلال التحكم في خادم تحليل الفيديو ومكونات جهاز التحكم عن بُعد (التي اجتازت شهادة أمان PESSRAE وتحصل على شهادة اختبار النوع ؛ الشكل 4 ).

إجراءات التشغيل هي كما يلي:

  1. يحافظ خادم تحليل الفيديو ومكونات جهاز التحكم عن بعد على معلومات السلم المتحرك عند اكتشاف أن أحد الركاب في حالة خطرة على السلم المتحرك ؛
  2. تعرض الشاشة في غرفة المراقبة الأمنية فيديو مقابلًا في الوقت الفعلي وفقًا للمعلومات المحفوظة في خادم تحليل الفيديو ومكونات جهاز التحكم عن بُعد ؛
  3. يؤكد المشغل يدويًا أن معلومات السلم المتحرك متسقة ويضغط على زر التوقف الفعلي إذا كانت هناك ظروف خطيرة على السلم المتحرك في الفيديو ؛
  4. يقوم خادم التحليل بالفيديو ومكونات جهاز التحكم عن بعد بقطع دائرة الأمان المقابلة للسلالم المتحركة لإيقاف السلم المتحرك.

النتائج

يعمل نظام مراقبة الفيديو والتحكم عن بعد في الوقت الفعلي ، والذي يتضمن ما مجموعه ثماني كاميرات تتوافق مع 19 سلمًا متحركًا ، من أغسطس 2018 إلى أكتوبر 2019 في محطة Shanghai Metro Hanzhong Road.

  1. تم التقاط:

    • سقوط 32 ركاب (تم التقاط جميع حوادث سقوط الركاب بنجاح)
    • 738 مسافر للمشي العكسي
  2. تحقيق جهاز التحكم عن بعد للسلامة:

    • يتم منع المزيد من الإصابات الشخصية للراكب بشكل فعال ، وتحسين السلامة بشكل كبير.

خذ حالة حدثت في الساعة 3:20 مساءً في 17 أغسطس 2018 ، كمثال على سلم متحرك صاعد في محطة مترو شنغهاي هانتشونغ رود. في هذه الحالة ، تسقط امرأة مسنة بسبب فشلها في الإمساك بالدرابزين. يتم إبلاغ العامل في غرفة المراقبة الأمنية عن طريق الشاشة ويضغط على زر الطوارئ الفعلي لإيقاف السلم المتحرك على الفور ، كما هو موضح في الشكلين 5 و 6. الوقت 14 ثانية من وقت السقوط حتى توقف السلم المتحرك ؛ الوقت هو 26 ثانية من وقت السقوط حتى وصول المحامي في المحطة إلى السلم الكهربائي.

أظهرت النتائج أن النظام يتمتع بدقة عالية ومعدل سوء تقدير منخفض ، كما أن السلم المتحرك الذي يتم إيقافه عن بُعد آمن ومريح. إنه يوفر آفاق تطبيق واسعة في صناعة المصاعد في جميع أنحاء العالم.


المحلية

[1] ليو تشونجي. "البحث والممارسة في Shanghai Smart Subway [J]." أبحاث النقل بالسكك الحديدية في المناطق الحضرية ، 2019 (6): 1-6.

[2] ليو تشونجي. "ابتكار وممارسة التحكم الذكي في سلم نقل السكك الحديدية بشنغهاي [J]." هندسة البلديات الصينية ، 2019 (06): 1-3 + 100.

[3] Long ، Sijin ، Lu ، Jian ، Xing ، Yingying ، وآخرون. "تحليل الإصابات المتعلقة بالسلالم المتحركة في محطات المترو في الصين ، 2013-2015 [J]." تحليل الحوادث والوقاية منها ، 2019 ، 122 (يناير): 332-341.

[4] Filippone، J.، Feldman، JD، Schloss، RD and Cooper، DA (2002). "أعمال التقاضي وإعادة بناء حوادث المصاعد والسلالم المتحركة ،" شركة المحامين والقضاة للنشر ، Inc.

[5] أندريلوكا ، إس. روث ، وبي. شييل. "تقدير الوضع أحادي العدسة ثلاثي الأبعاد وتتبعه عن طريق الكشف." CVPR ، 3.

[6] تشن دونغ. "تطوير برمجيات نظام مراقبة سلامة المشاة للسلالم الكهربائية بناءً على تحليل الفيديو [D]." جامعة تشجيانغ ، 2019.

[7] تيان ليانفانغ ، وو تشي تشاو ، ودو تشيليانغ ، وهوانغ ليغوانغ ، ولي مياو ، وتشانغ دامينغ. "تحديد السلوك غير الطبيعي لركاب المصعد المتحرك بناءً على تسلسل الهيكل العظمي البشري [J]." مجلة جامعة جنوب الصين للتكنولوجيا (العلوم الطبيعية) ، 2019 ، 47 (04): 10-19.

[8] يانغ جوانباو. "توفير الطاقة في السلالم المتحركة ونظام المراقبة الذكي القائم على الرؤية البانورامية [D]." جامعة تشجيانغ للتكنولوجيا ، 2011.

[9] هي تشنغ. "التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي ونظام الإشراف والتحكم الوظيفي القائم على السلامة الوظيفية للسلالم المتحركة ولوائح السلامة ذات الصلة [J]." مصعد الصين ، 2019 ، (15): 6-8.

تعمل Yantai Luo في Shanghai Mitsubishi Elevator Corp. ، اليابان.

احصل على المزيد من Elevator World. اشترك في النشرة الإخبارية الإلكترونية المجانية.

الرجاء إدخال عنوان بريد إلكتروني صالح.
هناك خطأ ما. الرجاء التحقق من الإدخالات والمحاولة مرة أخرى.
البحث في الوقت الحقيقي مراقبة الفيديو الشكل 6

البحث في نظام المراقبة بالفيديو والتحكم عن بعد في السلالم المتحركة في الوقت الحقيقي

تحديد الأجندة

وضع جدول الأعمال

تعرف على نفسك ... وآخرين

تعرف على نفسك ... وآخرين

سلاسل في صناعة فاتو

سلاسل في صناعة فاتو

منصة ذكية لنتائج في الوقت الحقيقي

منصة ذكية لنتائج فورية

السلالم القديمة ، الخطوات "الجديدة"

السلالم القديمة ، الخطوات "الجديدة"

مراجعة NEII's 2021

مراجعة NEII's 2021

سلالم أمباتو

سلالم أمباتو