余宏亮 彭 震 金 媛 黃金艷

(1.武漢科技大學(xué)恒大管理學(xué)院，430065，武漢； 2.華中科技大學(xué)BIM工程中心，430074，武漢∥第一作者，高級(jí)工程師)

0 引言

施工工人(以下簡稱“工人”)的不安全行為是導(dǎo)致地鐵車站施工項(xiàng)目安全事故發(fā)生的主要原因，對(duì)工人進(jìn)行安全培訓(xùn)是降低不安全行為的重要手段。目前，在地鐵工程的施工過程中，工人的安全培訓(xùn)效果并不理想。究其原因主要有以下幾點(diǎn)：① 現(xiàn)場工人文化程度普遍不高，對(duì)傳統(tǒng)紙質(zhì)教材難以吸收消化；② 開展培訓(xùn)的方式多采用課堂集中教學(xué)，培訓(xùn)內(nèi)容主要來源于操作規(guī)程和安全規(guī)范，存在學(xué)習(xí)內(nèi)容枯燥等問題；③ 安全培訓(xùn)重視程度不高，培訓(xùn)內(nèi)容和形式更新不及時(shí)。

針對(duì)現(xiàn)有安全培訓(xùn)中的培訓(xùn)內(nèi)容脫離實(shí)際、難以吸收消化、培訓(xùn)方式枯燥等問題，文獻(xiàn)[1]認(rèn)為培訓(xùn)材料需要以多樣化、圖形化的表現(xiàn)形式呈現(xiàn)，用多媒體或圖片等計(jì)算機(jī)輔助手段可以提升培訓(xùn)效果。文獻(xiàn)[2]根據(jù)培訓(xùn)圖片的內(nèi)容特征，利用相似度算法個(gè)性化推送給相應(yīng)地鐵項(xiàng)目中進(jìn)行該環(huán)節(jié)施工的工人。文獻(xiàn)[3]開發(fā)了一個(gè)圖示語言安全培訓(xùn)系統(tǒng)，該系統(tǒng)從施工現(xiàn)場照片中獲取工人的危險(xiǎn)動(dòng)作，并將其作為培訓(xùn)素材，以更趣味的形式改編和轉(zhuǎn)化為工人施工法則規(guī)范，極大地增添了參與者的培訓(xùn)積極性。文獻(xiàn)[4]以武漢地鐵雙墩站為例，利用漫畫和圖片的形式建立圖示語言培訓(xùn)庫，研究結(jié)果表明其具有高實(shí)用性，能夠有效改善工人的危險(xiǎn)行為，提高施工安全管理水平。但上述研究的實(shí)施效果均依賴于高質(zhì)量的培訓(xùn)照片，而現(xiàn)場安全培訓(xùn)照片素材收集難度較大，若通過人工從海量巡查照片中篩選出合適的素材，工作量極大且效率極低，這就造成了安全培訓(xùn)照片庫更新較慢，不能及時(shí)反映各工地的實(shí)際安全狀況。同時(shí)，安全培訓(xùn)照片庫更新較慢還會(huì)導(dǎo)致經(jīng)過幾輪培訓(xùn)的工人反復(fù)抽取到已培訓(xùn)過的測試題等情況。因此，安全培訓(xùn)素材需要更有針對(duì)性的個(gè)性化數(shù)據(jù)庫。

視頻摘要是利用近似算法和計(jì)算機(jī)技術(shù)從海量多媒體視頻中篩選典型的、有利用價(jià)值的幀，對(duì)原始視頻進(jìn)行濃縮概括的一項(xiàng)技術(shù)。隨著視頻摘要技術(shù)在監(jiān)控領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，可以借助該技術(shù)篩選出地鐵車站施工項(xiàng)目中工人的不安全行為。視頻摘要分為靜態(tài)視頻摘要和動(dòng)態(tài)視頻摘要。靜態(tài)視頻摘要通過原始多媒體圖像摘選典型視頻幀形成關(guān)鍵幀。動(dòng)態(tài)視頻摘要是由一些圖像序列及其對(duì)應(yīng)的音頻組成的一個(gè)視頻片斷。視頻摘要提取技術(shù)有助于直接從地鐵工程施工項(xiàng)目現(xiàn)場獲取反映工人不安全行為的圖像數(shù)據(jù)，相比于傳統(tǒng)的培訓(xùn)素材，該技術(shù)的應(yīng)用具有極高的工程價(jià)值和實(shí)用性。

本文提出在地鐵工程施工項(xiàng)目現(xiàn)場的視頻監(jiān)控圖像中，根據(jù)工人的不安全行為特征抽取典型視頻幀和視頻段，分別形成靜態(tài)視頻摘要和動(dòng)態(tài)視頻摘要。利用動(dòng)態(tài)視頻摘要獲取地鐵車站施工項(xiàng)目的不安全行為視頻，極大地豐富了安全培訓(xùn)素材，解決了素材單一及獲取困難等問題。本研究可為接受安全培訓(xùn)的工人提供更加生動(dòng)的培訓(xùn)體驗(yàn)，提高實(shí)際培訓(xùn)效果。

1 地鐵工程施工安全培訓(xùn)素材獲取方法

1.1 地鐵工程施工遠(yuǎn)程監(jiān)控及視頻圖像管理

遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控是加強(qiáng)地鐵工程施工現(xiàn)場安全監(jiān)管的有力措施，因此國家和地方安全監(jiān)管部門頒布了各種法規(guī)大力推行遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控。2012年，中華人民共和國住建部發(fā)布了JGJ/T 292—2012《建筑工程施工現(xiàn)場視頻監(jiān)控技術(shù)規(guī)范》，隨之天津、北京、南京和上海等地也出臺(tái)了相應(yīng)的施工現(xiàn)場遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控管理實(shí)施辦法，其中《上海軌道交通施工現(xiàn)場視頻監(jiān)控管理辦法》對(duì)監(jiān)控區(qū)域范圍、監(jiān)控視頻保存與備份等具體問題進(jìn)行了規(guī)定。視頻監(jiān)控系統(tǒng)在北京、上海、廣州、深圳和武漢等城市的地鐵工程項(xiàng)目施工現(xiàn)場獲得了廣泛應(yīng)用。

國內(nèi)許多學(xué)者對(duì)地鐵工程施工視頻監(jiān)控系統(tǒng)的總體架構(gòu)、主要功能、關(guān)鍵技術(shù)等方面進(jìn)行了研究。用于施工安全培訓(xùn)的素材往往是Near-miss事件(或稱為險(xiǎn)兆事件),為了能捕捉這些事件，地鐵車站視頻監(jiān)控應(yīng)實(shí)現(xiàn)施工區(qū)域全覆蓋，包括出入大門、各類車輛出入?yún)^(qū)域、材料堆放加工區(qū)域和施工作業(yè)面。文獻(xiàn)[5]制定了施工階段施工層、施工現(xiàn)場空間視頻監(jiān)控全覆蓋、視頻監(jiān)控點(diǎn)最少等布設(shè)原則，并開發(fā)了施工視頻監(jiān)控點(diǎn)動(dòng)態(tài)布置模型。文獻(xiàn)[6]通過專家調(diào)查和層次分析法，得出了地鐵盾構(gòu)區(qū)間視頻監(jiān)控?cái)z像頭最優(yōu)布設(shè)位置為盾構(gòu)機(jī)出土口、吊裝井口、盾構(gòu)尾端、管片拼裝區(qū)、吊裝運(yùn)輸區(qū)和盾構(gòu)機(jī)操作室的結(jié)論。基于上述研究可知，地鐵工程現(xiàn)場施工視頻監(jiān)控系統(tǒng)部署是識(shí)別和提取基于視頻摘要險(xiǎn)兆事件圖像及數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。

1.2 險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域監(jiān)控視頻圖像的辨識(shí)

為了獲取險(xiǎn)兆事件的視頻圖像或照片作為安全培訓(xùn)素材，必須對(duì)險(xiǎn)兆事件發(fā)生的危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別和劃分，總結(jié)發(fā)生此類不安全行為的監(jiān)控視頻圖像特征并生成所需的安全培訓(xùn)素材。

1.2.1 險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域的識(shí)別與劃分

地鐵工程施工技術(shù)難度高、施工環(huán)境復(fù)雜、施工人員安全意識(shí)參差不齊，現(xiàn)場安全管理難度較大。當(dāng)工人進(jìn)入易發(fā)生安全事故的危險(xiǎn)區(qū)域時(shí)，發(fā)生安全事故的概率會(huì)相應(yīng)增大。文獻(xiàn)[7-8]的研究發(fā)現(xiàn)：地鐵工程施工現(xiàn)場易發(fā)生安全事故的危險(xiǎn)區(qū)域主要分布在基坑工程、腳手架工程、模板工程、混凝土工程、起重吊裝作業(yè)、動(dòng)火作業(yè)、用電作業(yè)、運(yùn)輸作業(yè)、施工機(jī)械作業(yè)和地下施工作業(yè)等區(qū)域，這些危險(xiǎn)區(qū)域也是險(xiǎn)兆事件高發(fā)區(qū)域，所以對(duì)這些危險(xiǎn)區(qū)域?qū)嵤┲攸c(diǎn)監(jiān)控是預(yù)防事故發(fā)生的有效技術(shù)手段。分析地鐵工程施工現(xiàn)場危險(xiǎn)區(qū)域的識(shí)別條件、劃分規(guī)則和事故類型，結(jié)果如表1所示。

1.2.2 險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域的監(jiān)控視頻圖像特征

監(jiān)控視頻是由一系列相關(guān)的圖像幀組成，除了具有圖像的一般特征外，由于拍攝設(shè)備、手段、目的及內(nèi)容的不同，還具有一些顯著特征：

1) 靜態(tài)特征：顏色、紋理、形狀和空間關(guān)系等特征。

2) 運(yùn)動(dòng)特征：反映監(jiān)控視頻的動(dòng)態(tài)信息，如運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置、大小、速度等變化?？拷蜻M(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域工人的運(yùn)動(dòng)特征可通過跟蹤工人所在危險(xiǎn)區(qū)域的行為來反映。

3) 結(jié)構(gòu)特征：監(jiān)控視頻是對(duì)某個(gè)固定地點(diǎn)長時(shí)間連續(xù)拍攝形成的，主要記錄特定空間內(nèi)(即險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域)運(yùn)動(dòng)對(duì)象的活動(dòng)情況。

4) 視頻內(nèi)容特征：背景變化較小、監(jiān)控場景相對(duì)穩(wěn)定、信息密度低，存在大量無險(xiǎn)兆事件發(fā)生的片段，且處于險(xiǎn)兆狀態(tài)的目標(biāo)對(duì)象相對(duì)較少。

表1 地鐵工程施工現(xiàn)場危險(xiǎn)區(qū)域的識(shí)別與劃分Tab.1 Identification and division of dangerous areas in metro project construction site

1.3 險(xiǎn)兆事件視頻摘要的生成算法

險(xiǎn)兆事件視頻摘要生成的基本步驟為：基于險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域劃分規(guī)則，通過施工現(xiàn)場的攝像頭聚焦預(yù)先劃分好的險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域，對(duì)其進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控，并將監(jiān)控視頻中劃分的危險(xiǎn)區(qū)域范圍在視頻中框選出來，圍繞著框選的危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行險(xiǎn)兆事件識(shí)別和處理；通過背景建模獲得視頻背景圖像，當(dāng)檢測到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域的行為時(shí)，自動(dòng)開始進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別，并跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡信息；運(yùn)用關(guān)鍵幀提取算法生成視頻摘要。

1.3.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測

檢測監(jiān)控視頻框選險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域中的所有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，是險(xiǎn)兆事件識(shí)別的關(guān)鍵工作?；诨旌细咚贡尘敖：捅尘安罘诌\(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法對(duì)復(fù)雜的監(jiān)控場景有良好的適應(yīng)性，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測包括兩個(gè)主要步驟：背景建模和背景差分法運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。

1) 背景建模。背景圖像中的每個(gè)像素由k(3≤k≤5)個(gè)高斯分布構(gòu)成混合模型P(Xt)可以表示為：

(1)

式中：

βi,t——協(xié)方差矩陣；

η(Xt,μi,t,βi,t)——t時(shí)刻第i個(gè)高斯模型的概率密度函數(shù)。

2) 背景差分法運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。背景差分法是根據(jù)當(dāng)前視頻幀像素點(diǎn)集合Xt(x，y)與背景圖像幀像素點(diǎn)集合Bt(x，y)作差分運(yùn)算，比較差分圖像灰度值dt(x，y)與差分法計(jì)算時(shí)設(shè)定的閾值T，大于T的部分為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，其余為背景部分。背景差分法運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測公式為：

dt(x,y)=|Xt(x,y)-Bt(x,y)|

(2)

(3)

式中：

Dt(x，y)——運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測結(jié)果值，取0或1。

1.3.2 目標(biāo)跟蹤與軌跡提取

目標(biāo)跟蹤的目的是獲取監(jiān)控圖像序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域中的位置、行為及運(yùn)動(dòng)軌跡等信息?？柭鼮V波法是一種快速準(zhǔn)確的狀態(tài)估計(jì)跟蹤算法，采用5個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)跟蹤算法：①列出狀態(tài)向量預(yù)測方程；②列出誤差協(xié)方差預(yù)測方程；③計(jì)算卡爾曼濾波增益；④修正狀態(tài)向量；⑤修正誤差協(xié)方差矩陣。

通過對(duì)險(xiǎn)兆事件危險(xiǎn)區(qū)域中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測與跟蹤，可以獲得視頻圖像幀中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置變化信息。以視頻圖像幀中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的質(zhì)心坐標(biāo)(xm，ym)作為位置坐標(biāo)，m為監(jiān)控視頻圖像幀序號(hào)，且m=0,1,…,n-1，將這些位置坐標(biāo)連接起來即為視頻圖像幀中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)點(diǎn)坐標(biāo)集合G，可以表示為：

G={(x0,y0),(x1,y1),…,(xn-1,yn-1)}

(4)

1.3.3 關(guān)鍵幀提取

采用基于內(nèi)容分析的關(guān)鍵幀提取方法，以運(yùn)動(dòng)目標(biāo)出入框選危險(xiǎn)區(qū)域的起始幀及結(jié)束幀作為參考關(guān)鍵幀，反映運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)出危險(xiǎn)區(qū)域的行為。對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域前與離開危險(xiǎn)區(qū)域后的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)狀態(tài)，根據(jù)參考關(guān)鍵幀以固定幀間隔各抓取一個(gè)關(guān)鍵幀；對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)的視頻段，只要運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)，其所有行為均可認(rèn)為是險(xiǎn)兆事件，即運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)的所有視頻幀都可作為關(guān)鍵幀，所以選取中間幀作為關(guān)鍵幀。

1.3.4 動(dòng)態(tài)視頻摘要形成

根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法檢測出框選危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視頻片段的定位信息，即運(yùn)動(dòng)目標(biāo)出入框選危險(xiǎn)區(qū)域的起始幀及結(jié)束幀。

1.3.5 靜態(tài)視頻摘要合成

運(yùn)用泊松圖像編輯技術(shù)合成摘要，對(duì)取得關(guān)鍵幀中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行扣取，將其按照時(shí)間順序放入背景圖片中的對(duì)應(yīng)位置，加入關(guān)鍵幀序號(hào)與時(shí)間標(biāo)簽，并將G中存儲(chǔ)的各運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)軌跡在圖像幀中顯示出來，形成地鐵工程施工險(xiǎn)兆事件靜態(tài)摘要。靜態(tài)視頻摘要可以直觀地了解運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在地鐵工程施工險(xiǎn)兆危險(xiǎn)區(qū)域的運(yùn)動(dòng)情況及行為信息，以便監(jiān)控視頻管理者對(duì)險(xiǎn)兆事件作出判斷并及時(shí)處理，避免安全事故的發(fā)生。安全培訓(xùn)素材庫生成過程及應(yīng)用如圖1 所示。

圖1 安全培訓(xùn)素材庫生成過程及應(yīng)用

2 應(yīng)用案例

2.1 項(xiàng)目概況

武漢地鐵某車站主體結(jié)構(gòu)全長359.80 m，標(biāo)準(zhǔn)段寬為33.65 m。車站頂板覆土厚度為3 m。地鐵車站工程采用明挖順作法施工，車站主體基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)采用地下連續(xù)墻。根據(jù)企業(yè)技術(shù)文件《武漢地鐵工程施工現(xiàn)場監(jiān)控中心技術(shù)導(dǎo)則》規(guī)定，沿基坑前端、后端、左端、右端和中心制高點(diǎn)部位布設(shè)了5個(gè)動(dòng)點(diǎn)高清紅外網(wǎng)絡(luò)高速智能球機(jī)(攝像頭)。通過5.8 GHz頻段無線網(wǎng)橋設(shè)備(最高帶寬可達(dá)300 Mbit/s)將監(jiān)控視頻傳輸至監(jiān)控機(jī)房千兆交換機(jī)，監(jiān)控機(jī)房放置一臺(tái)內(nèi)置9 TB硬盤的NVR(網(wǎng)絡(luò)視頻錄像機(jī))和顯示設(shè)備。

2.2 生成險(xiǎn)兆事件視頻摘要

通過施工現(xiàn)場監(jiān)控高速智能球機(jī)獲取基坑臨邊危險(xiǎn)區(qū)域險(xiǎn)兆事件監(jiān)控視頻，將其作為試驗(yàn)案例，采用Matlab 2017b軟件進(jìn)行程序編譯。首先，根據(jù)臨邊危險(xiǎn)區(qū)域劃分規(guī)則劃定危險(xiǎn)區(qū)域范圍；然后，基于1.3節(jié)提出的視頻摘要算法對(duì)臨邊危險(xiǎn)區(qū)域險(xiǎn)兆事件進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測，進(jìn)而生成險(xiǎn)兆事件視頻摘要，將其作為個(gè)性化安全培訓(xùn)素材，通過安全培訓(xùn)系統(tǒng)推送給地鐵車站項(xiàng)目工人。

本文案例為一個(gè)正在施工的地鐵車站基坑，基坑防護(hù)欄桿已安裝完畢，監(jiān)控高速智能球機(jī)對(duì)此區(qū)域進(jìn)行24 h監(jiān)控。由于現(xiàn)場施工人員安全意識(shí)不夠，出現(xiàn)了施工人員跨越防護(hù)欄桿在基坑邊緣行走的險(xiǎn)兆事件。根據(jù)危險(xiǎn)區(qū)域劃分規(guī)則在施工監(jiān)控視頻中已標(biāo)記了臨邊危險(xiǎn)區(qū)域，當(dāng)施工人員進(jìn)入紅色邊框區(qū)域時(shí)，基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法，識(shí)別程序開始自動(dòng)響應(yīng)并進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤，其示意圖如圖2所示(現(xiàn)場中的紅色邊框區(qū)在圖中用白線表示)。

圖2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤示意圖Fig.2 Diagram of moving target detection and tracking

基于關(guān)鍵幀提取與摘要合成算法，對(duì)施工人員進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域的視頻段提取關(guān)鍵視頻幀。根據(jù)險(xiǎn)兆事件特征，在所獲得的監(jiān)控視頻中選取了3個(gè)關(guān)鍵幀，其中包含工人違規(guī)跨越護(hù)欄進(jìn)入臨邊危險(xiǎn)區(qū)域(見圖3 a))、在基坑邊緣行走(見圖3 b))、離開臨邊危險(xiǎn)區(qū)域(見圖3 c))這3個(gè)關(guān)鍵信息，結(jié)合人物運(yùn)動(dòng)軌跡和時(shí)間標(biāo)簽，合成視頻摘要圖片(見圖3 d))。

圖3 視頻摘要生成示意圖Fig.3 Diagram of video summarization generation

3 結(jié)語

針對(duì)目前地鐵施工安全培訓(xùn)素材缺乏等問題，本文充分利用地鐵工程施工現(xiàn)場視頻監(jiān)控圖像，分析工人不安全行為特征，對(duì)危險(xiǎn)區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測與跟蹤，利用視頻摘要算法提取工人危險(xiǎn)行為關(guān)鍵幀，構(gòu)建動(dòng)態(tài)和靜態(tài)視頻摘要作為工人安全培訓(xùn)素材。以武漢某地鐵車站深基坑施工項(xiàng)目為例，從監(jiān)控視頻中抽取工人違規(guī)跨越護(hù)欄的危險(xiǎn)行為作為典型幀視頻，形成一條防止高處墜落的安全培訓(xùn)素材。此方法所形成的安全培訓(xùn)素材客觀真實(shí)、形象生動(dòng)、更新及時(shí)，解決了傳統(tǒng)安全培訓(xùn)圖片式、漫畫式素材單一及獲取困難等問題。后續(xù)研究中將進(jìn)一步拓展識(shí)別規(guī)則，豐富檢測不安全行為的種類，在視頻摘要算法中加強(qiáng)人工智能屬性，以構(gòu)建更完善的工人安全培訓(xùn)素材庫。