基于可见光与成像通信技术的煤矿人员精确定位方法_陈伟.pdf

第 50 卷第 12 期 2019 年 12 月 Safety in Coal Mines Vol.50No.12 Dec. 2019 近年来， 随着国家供给侧改革， 在国家应急管理 部的推动下， 关闭小煤矿， 煤矿企业向大中型化、 规 模化、 集约化、 信息化和节能型发展， 推动了煤矿井 下设备技术的升级和设备更新。井下视频监控系统 技术更先进， 更智能化， 与煤矿井下安全深度结合， 因此井下摄像仪数量得到大量增加。随着技术的发 展，早期被应用于煤矿人员定位系统的 RFID 已基 本被淘汰[1]， 新兴的 GIS、 WIFI、 蓝牙和 UWB 等无线 通信技术，由于各技术本身的短板均无法在煤矿井 下定位系统中推广应用； 目前， 主流的煤矿精确定位 系统主要采用基于 Zigbee 无线通信技术，但是 Zig－ bee 技术的精确定位精度却存在较大误差[2-3]， 定位 位置距离容易产生零漂。 基于以上问题， 为适应新技术的发展， 提高井下 人员定位系统的定位精度，通过研究可见光通信技 术和图像成像分析技术，提出了一种基于可见光和 DOI10.13347/ki.mkaq.2019.12.026 基于可见光与成像通信技术的 煤矿人员精确定位方法 陈伟 1， 2， 3 （1．煤炭科学技术研究院有限公司， 北京 100013； 2．煤矿应急避险技术装备工程研究中心， 北京 100013； 3．北京市煤矿安全工程技术研究中心， 北京 100013） 摘要 针对发光二极管 （LED） 技术和成像通信分析技术的成熟发展， 结合井下人员定位系统定 位精度的需求， 提出了一种基于可见光通信与摄像仪图像采集分析技术的煤矿井下人员定位方 法。该方法利用井下防爆摄像仪采集 LED 矿灯的可见光信号图像,识别与矿灯绑定的矿井人员 编码信息； 利用可见光图像识别算法， 确定矿井人员的位置信息， 定位矿井人员。试验验证表明 系统定位误差不大于 0.4 m，响应时间不大于 0.368 s，该定位方法能够有效提高位置定位精度 和实时性。 关键词 人员定位系统； 可见光通信； 图像成像； LED 矿灯； 卷帘快门 中图分类号 TD679文献标志码 A文章编号 1003-496X （2019 ） 12-0114-04 Research on Personnel Precise Positioning of Coal Mine Based on Visible Light and Imaging Communication Technology CHEN Wei1,2,3 （1.China Coal Research Institute, Beijing 100013, China；2. Engineering Research Center for Technology Equipment of Emergency Refuge in Coal Mine, Beijing 100013, China；3.Beijing Mine Safety Engineering Technology Research Center, Beijing 100013, China） Abstract Aiming at the mature development of light-emitting diode（LED）technology and imaging communication analysis technology, combined with the requirement of positioning accuracy of underground personnel positioning system, a coal mine underground personnel positioning based on visible light communication and camera image acquisition and analysis technology is proposed. The uses the underground explosion-proof camera to collect the visible light signal image of the LED miner s lamp, and identifies the mine personnel coding ination bound with the miner s lamp, uses the visible light image recognition algorithm to determine the position ination of the mine personnel and locate the mine personnel. The experimental results show that the system positioning error is not more than 0.4 m and the response time is not more than 0.368 s. The positioning can effectively improve the positional positioning accuracy and real-time perance. Key words personnel positioning system； visible light communication； image imaging； LED miner s lamp； rolling shutter 基 金 项 目 煤 炭 科 学 技 术 研 究 院 技 术 创 新 基 金 资 助 项 目 （2017CX08， 2018CX07） ； 北 京 市 科 委 计 划 资 助 项 目 （Z171100002317020） 114 ChaoXing Vol.50No.12 Dec. 2019 第 50 卷第 12 期 2019 年 12 月 Safety in Coal Mines 图 2矿灯 LED 调制框图 图 1矿井人员定位方法的流程示意图 成像通信采集技术的煤矿井下精确定位的方法。该 方法及装置，可以有效解决矿井人员定位系统复杂 度高、容易受到井下复杂的电磁环境影响的技术问 题[4]， 相对于现有的矿井人员定位技术， 实现了提高 矿井人员的身份信息识别准确度，以及位置定位的 精度，保证了井下高效率救援工作效率的开展， 具 有精确、 经济、 安全、 节能的优势。 1定位系统 可见光通信技术 VisibleLight Communications， VLC 是基于 LED 发出可见光波段的光作为信息载 体， 高速调制 LED 光源， 使光直接在空气中传输信 息的一种无线通讯技术[5-6]。可见光的光频率介于 400 THz （波长 780 nm） 至 800 THz （波长 375 nm） 之 间[7]， 当可见光信号结合固态照明技术使用时， 比如 采用高亮度 LED 光源替代传统灯珠作为发光体， 配 合锂离子电池生产的 LED 矿灯， 它的传输能力可以 到达 500 Mbit/s，传输距离则可以到达 1～2 km。在 IEEE 802.15.7 标准中， 明确了可见光通信的规范和 标准要求[8]。 对 LED 的可见光技术和图像采集分析技术进 行研究，形成一种基于可见光通信与摄像仪的矿井 人员定位方法及系统。 可见光通信与摄像仪的矿井人员定位系统由定 位系统软件平台、 视频数据服务器、 万兆交换机、 千 兆交换机、 防爆摄像仪、 本安摄像仪和井下 LED 矿 灯组成。摄像仪采集到矿灯的可见光消息后，经过 图像分析和计算处理后，将该信息通过交换机上传 至视频数据服务器和定位系统软件平台，由软件平 台调用数据库信息计算分析出当前下井人员的定位 坐标。 2定位方法 2.1系统定位方法流程 定位软件首先建立起下井工作人员的身份信息 与身高信息的数据库表，表中每个人的身份和身高 信息对应 1 个编码；在 LED 矿灯的控制单元内， 植 入该编码，完成 1 人 1 灯 1 个编码的编排。LED 矿 灯通过调制将人员编码信息加载在可见光上，当光 照到井下摄像仪上，摄像仪通过图像采集装置采集 可将光信号，利用图像分析技术分析可见光信号， 到下井工作人员对应的编码信息，通过调取数据库 表的编码信息即可得知人员的信息，并利用图像位 置采集算法计算出当前下井人员的位置信息，即可 得到该定位的位置。矿井人员定位方法的流程示意 图如图 1。 2.2可见光信号调制 LED 矿灯调制控制采用 OOK （On-Off Keying,二 进制开关键控调制） 调制方式， 使 LED 矿灯射出的 光源以 “亮” 和 “灭” 来代表二进制 “1” 和 “0” ， 该方法 的电路设计简单、 容易[9-10]， 矿灯编码 LED 调制框图 如图 2。根据 OOK 调制方式的工作原理， 单片机根 据设定的编码，按照一定频率以 PWM 方式调制高 频 MOSFET 和三极管的开关电路， 使其高频率通断 切换， 控制锂电池 3.3 V 电源有频率通断输出， 从而 控制 LED 灯珠阵列的高速闪烁， LED 灯珠发出的 “亮” 、“灭” 可见光即为调制出的光脉冲信号， 将该 信号循环发送出去， 成为摄像仪能识别的可见光 ID 信息码。 2.3可见光信号图像解调 摄像仪利用 CMOS 摄像头的卷帘快门方式形成 的 “果冻效应” 接收可见光信号[11-12]。 CMOS 的摄像头 中，图像感光阵列采集图像信号是利用其在不同时 间对光的敏感度不同的原理，按照一个固定方向逐 115 ChaoXing 第 50 卷第 12 期 2019 年 12 月 Safety in Coal Mines Vol.50No.12 Dec. 2019 图 3卷帘快门解码原理图 行或逐列进行像素曝光的，而非同一时间全部完成。 即每行或者每列像素曝光直接存在及微小的时间 差， 可见光通信技术利用了这一特性来传递消息。 卷帘快门在可见光通信中的应用原理如图 3， LED 矿灯将二进制 “1” 和 “0” 的消息码调制成 “亮” 和 “灭” 的脉冲光源发射出。首先第 1 个时间段发送 “1” 时， LED 处于较亮的状态， 图像传感器拍下第 1 列图像信号， 像素点上得到 1 条亮条纹； 紧接第 2 个 时间段发送 “1” ， 采集到 1 条亮条纹； 第 3 个时间段 LED 发送 “0” ， LED 处于较暗的状态， 图像传感器根 据时间差同时采集到第 3 列信号，得到暗条纹。以 此类推，最终得到明暗相间的条纹图像，通过解析 明暗条纹图像的数据即可提取如图 4 中的二进制消 息码， 实现可见光通信的接收。 设计上， LED 可见光闪烁频率需要设定 1 个合 适的阈值， 当 LED 灯珠闪烁频率和卷帘快门的曝光 速度相对或者相对接近， 摄像仪采集到的的 “亮” 、 “灭” 状态就才能在像素上反映出来[7]。由此， 可得出 明暗图像条纹的宽度与 LED 闪烁频率及相机固有 参数存在着比例关系[13-14] PaHyfTs Pa≥2Hy ｛（1） 式中 pa为 LED 的 1 个 “亮” 、“灭” 周期内产生 的明暗图像条纹宽度之和； Hy是单个像素点的高度； f 为 LED 灯珠的闪烁频率； Ts为图像传感器每列 （行） 像素点曝光的时间。 2.4人员位置计算 摄像仪解调出可见光信息编号，同时摄像仪采 集下井工作人员的图像信息，通过井下交换机网络 平台实现信息通讯，上传到地面系统软件平台和数 据库平台，经过数据库比对，调取出当前下井人员 的身份信息和身高信息， 得到人员身高 h。 该身高信 息再发送到摄像仪上， 在摄像仪前端建模， 进行图像 成像分析[15-17]。 摄像仪的可见光信号图像上，建立以 O 为原 点，以像素为单位的第一直角图像坐标系 u、 v， 其 中， 以可见光信号图像的左上角为像素坐标原点 O， 每一像素点的坐标分别是该像素点在数组中的列数 和行数； 同时建立以 O1为坐标原点， 以米为单位的 第二直角图像坐标系 X、 Y， 其中， 该第二直角坐标 系以第一直角坐标系的中心像素点 （u1、 v1） 为图像坐 标原点 O1，（X， Y） 表示以米为单位的图像坐标系的 坐标。第一直角坐标系与所述第二直角坐标系的转 换关系为 X （u-u1） dx Y （v-v1） dy ｛（2 ） 式中 dxm/M； dyn/N； MN 为可见光信号图像 的像素大小； 为可见光信号图像的尺寸大小。 在矿井巷道中， 以摄像仪的垂直投影点为原点， 建立以米为单位的三维坐标系 x、 y、 z。 该三维坐标系 中 x 轴表示为垂直于下井工作人员前进方向的方向、 y 轴表示为与下井工作人员前进方向相反的方向、 z 轴表示为摄像机在巷道地面上的垂直投影点与摄像 机连接线的方向。通过摄像仪成像建模模型， 可得 x- X （H-h） Y y- f （H-h） Y ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ （3 ） 式中 H 为摄像机距离巷道地面的高度； h 为矿 井人员的身高信息； f 为摄像机的焦距。 由于矿井人员双脚的落地点与该摄像机的垂直 投影点在同一个平面，因此矿井人员在该三维坐标 系中的具体位置信息表示为 （x， y， 0） 。通过式 （2） 和 式 （3） 即可计算出 （x， y） 的坐标， 得到人员的位置信 息， 实现人员定位。 3试验测试分析 试验测试时， 选取某矿的运输巷为试验场地， 采 用摄像仪作为通信基站， 布设在巷道上方， 有 5 名工 作人员参与测试， 每人佩戴 1 台 LED 矿灯作为定位 终端。分别进行定位偏差精度试验和系统响应时间 试验。 3.1定位偏差精度试验 以井下运输巷道为模型背景，假设人员行走轨 迹在同一水平面上， 不考虑人员高度的变化， 这样可 以建立二维坐标系平面， 其中 x 轴为巷道走向方向， 116 ChaoXing Vol.50No.12 Dec. 2019 第 50 卷第 12 期 2019 年 12 月 Safety in Coal Mines 表 1响应时间测试结果 y 轴为巷道宽度方向，并设摄像仪正下方为 x 轴原 点， 宽度的中心位置为 y 轴原点。 以坐标原点为测试 起点， 测试人员戴着 LED 矿灯沿着巷道中间 （x 轴） 行走， 设置 2、 4、 6、 8、 10 m 共 5 处测试点。 由测试结果 （图略）可知， 定位点的偏差在 33 cm 至-40 cm 之间波动， 误差绝对值在 40 cm 以内， 可以看出系统定位偏差精度≤40 cm。结果表明， 基 于可见光与成像通信技术的煤矿精确定位方法的精 度较高， 能够满足煤矿井下人员精确定位的需求。 3.2系统响应时间试验 试验中， 还对系统的响应时间进行测试， 用于验 证图像分析响应时间。设置 2、 4、 6、 8、 10 m 共 5 处 测试点， 每个点间隔 2 m， 5 名工作人员分别在 5 处 测试点进行试验。系统软件设置测试人员每走 2 m 即将定位计算时间清理，该时间以 b 为标记；测试 人员采用秒表计算， 每前进 2 m 记 1 个数， 该时间 以 a 为标记。由此， 响应时间 ta-b。响应时间测试 结果见表 1。 由表 1 可见， 响应时间 t1～t5的最大延时分别为 0.36、 0.40、 0.38、 0.39、 0.31 s， 响应时间 t 的平均值为 0.368 s。结果表明，基于可见光与成像通信技术的 煤矿精确定位方法的响应速度很快，系统的响应时 间短， 能提供精确定位系统的实时性。 4结语 通过研究可见光技术和摄像仪成像分析技术， 根据煤矿结构环境场景， 提出了 OOK 调制、 卷帘快 门解调和图像成像分析定位的设计方法，形成了基 于可见光与成像通信技术的煤矿精确定位系统。并 通过现场试验对该方法的定位偏差精度和系统响应 时间分别进行试验验证，结果表明提出的定位方法 能满足煤矿精确定位的设计需求。 参考文献 ［1］ 侯大勇， 周莉．基于 RFID 技术在井下人员定位系统中 的应用研究 ［J］ ．煤矿机械， 2013， 34 （1） 242－244． ［2］ 瞿雷．一种新的无线网络通信技术 Zigbee ［J］ ．单片机 与嵌入式系统应用， 2006， 6 （1） 12－14． ［3］ 王海英， 阮祺， 常肖， 等．基于 ZigBee 技术的隧道人员 定位精度研究 ［J］ ．筑路机械与施工机械化， 2016 （5） 111－114． ［4］ 石楠． 基于 RFID 的井下人员定位系统的软件设计与 实现 ［D］ ．西安 西安科技大学， 2010． ［5］ 骆宏图， 陈长缨， 傅倩， 等．白光 LED 室内可见光通信 的关键技术 ［J］ ．光通信技术， 2011， 35 （2） 56－59． ［6］ Hyun－Seung Kim, Deok－Rae Kim, Se－Hoon Yang， et al．An Indoor Visible Light Communication Positioning System Using a RF Carrier Allocation 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0.26 0.31 0.38 0.23 0.38 0.20 0.39 0.21 0.23 0.10 0.22 0.31 作者简介 陈伟 （1983） ， 广西贵港人， 助理研究员， 硕士， 2015 毕业于中国矿业大学 （北京） ， 主要从事煤矿井 下人员定位技术、 煤矿安全监测与通信等方面的工作。 （收稿日期 2019-03-08； 责任编辑 李力欣） 117 ChaoXing