可視光を利用した新しい坑内ケージ安全監視アルゴリズム

A Novel Mine Cage Safety Monitoring Algorithm Utilizing Visible Light.

• Xu Yang
• Mingzhi Pang
• Peihao Li
• Pengpeng Chen
• Qiang Niu

抄録

炭鉱の生産において重要な役割を担っている坑内ケージ。人員の過積載や人の手足の不正伸展など、人の輸送において多くの安全上の問題を抱えている。しかし、過酷な鉱山環境のため、人員の過負荷や手足の伸展を監視することは非常に困難である。これらの問題を解決するために、我々は可視光を利用した新しい坑内安全監視アルゴリズムを提案している。可視光技術を用いて、既存の坑内照明装置（坑夫のヘッドランプと坑夫のランプ）を送信機として巧妙に利用し、可視光の周波数変調を利用して固有の識別情報を表す光ビーコンを放送する。次に、坑内ケージに配備された安価なフォトダイオードを受信機とし、変調された光信号を知覚する。次に、周波数マッチング法を用いて人員数をカウントし、周波数電力比較法を用いて違法な肢体伸展監視を行う。さらに，坑内の安全エリアを監視するための新しい方法を提案し，坑内作業員が安全エリア内にいることを確認した．最後に、模擬坑内モデルを用いて大規模な実験を行った。その結果、本研究で提案したアルゴリズムが優れた性能を有することを示した。フォトダイオードSD5421-002を用いることで、本アルゴリズムの過負荷判定及び安全域監視の精度は99%に達し、四肢伸展監視の精度は96%以上であった。

The mine cage has an important role in the production of coal mines. It has many safety problems in the transportation of people, such as overloading of personnel and illegal outreach of human limbs. However, the harsh mine environment makes it very difficult to monitor personnel overload and limb extension. To solve these two problems, we propose a novel safety monitoring algorithm of the mine cage based on visible light. With visible light technology, our algorithm cleverly utilizes the existing underground lighting equipment (i.e., miner's headlamp and the miner's lamp deployed on the mine cage) as the transmitter to broadcast the light beacons representing unique identity information through visible light frequency modulation. Next, cheap photodiodes deployed in the mine cage are used as the receiver to perceive the modulated optical signals. Then we use the frequency matching method for personnel counting and the frequency power comparison method for illegal limb extension monitoring. Moreover, a novel method of monitoring the delineated safe area of the mine cage is also proposed to ensure that all the miners are in the delineated safe area. Finally, we conducted extensive experiments with a simulated mine cage model. Results show that our algorithm has superior performance. With the photodiode SD5421-002, the accuracy of personnel overload judgment and safe area monitoring of our algorithm can reach 99%, and the accuracy of limb extension monitoring is more than 96%.