[发明专利]一种隧道掘进机主司机疲劳驾驶监测装置及方法

说明书

本发明提出了一种隧道掘进机主司机疲劳驾驶监测装置及方法，用以解决现有主司机疲劳监测装置体积大、成本高、系统延迟大的问题。本发明包括保护壳，保护壳包括保护壳体，所述保护壳体的前后分别设有前挡板和后挡板，前挡板上设有双目摄像模块，保护壳体的上部设有上挡板，上挡板设有报警模块，所述保护壳体内设有边缘计算主控模块，边缘计算主控模块分别与双目摄像模块和报警模块相连接，边缘计算主控模块与以太网相连接。本发明部署在边缘端，可进行离线实时监测，定制化实时预警提醒信息，也可外接以太网，根据客户需要进行定制化数据上传与存储；且具有体积小、成本低、安装方便、实时监测、定制化设计的优点。

技术领域

本发明涉及隧道掘进机施工的技术领域，具体涉及掘进中的主司机疲劳状态监测，尤其涉及一种隧道掘进机主司机疲劳驾驶监测装置及方法。

背景技术

近年来，我国城市地铁建设及隧道建设迅速发展，盾构/TBM施工方法因高效安全的优点被广泛应用。一般情况下，盾构/TBM施工过程中，主司机需要同时监控6台工控机，分别是导向系统界面、各处监控界面、刀盘运行状态界面和3台上位机界面，而主司机在地下主控室一般会连续工作12小时左右，需要长时间的集中注意力，防范掘进过程中出现不可预料的故障，并可以及时解决掘进中遇到的问题。而在长时间工作过程中，主司机可能出现疲劳驾驶的行为，对隧道安全准确施工存在着隐患，这种情况在夜班时尤为明显，因此需要及时察觉出主司机的疲劳情况，在监测到主司机疲劳驾驶时，及时报警以有效规范主司机的操作流程，做到规范施工、安全施工。

在中国发明专利公开号为CN 111582129A中，提出了一种盾构机司机工作状态实时监测报警方法及装置，但是该监测报警装置依赖于第三方摄像头，需要借助主控室内的视频监控装置才可以拿到图像数据，而且分析方法利用的是卷积神经网络，属于深度学习技术，需要对网络模型进行训练后才可以达到较高的识别准确度，且深度学习的计算量大、计算时间长，虽然具备实时性，但是系统延迟大，所得出的结果需要等待时间较长；因此，整个方法的流程复杂、装置体积大、成本高且依赖性高。

发明内容

针对现有主司机疲劳监测装置体积大、成本高、系统延迟大的技术问题，本发明提出一种隧道掘进机主司机疲劳驾驶监测装置及方法，体积小、成本低、边缘部署方便、实时监测，且可定制化设计。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种隧道掘进机主司机疲劳驾驶监测装置，包括保护壳，保护壳包括保护壳体，所述保护壳体的前后分别设有前挡板和后挡板，前挡板上设有双目摄像模块，保护壳体的上部设有上挡板，上挡板设有报警模块，所述保护壳体内设有边缘计算主控模块，边缘计算主控模块分别与双目摄像模块和报警模块相连接，边缘计算主控模块与以太网相连接。设置保护壳体方便将整个检测装置固定在隧道掘进机上，同时将报警模块、边缘计算主控模块和双目摄像模块固定和保护，方便安装和维修。双目摄像模块位于主司机脸部的正前方，采集主司机的脸部图像，边缘计算主控模块对主司机的脸部图像进行数据计算，通过提取脸部的特征点判断主司机的疲劳状态，从而通过报警模块进行报警。

优选地，所述前挡板上设有两个通孔，双目摄像模块的两个摄像头设置在通孔中、并伸出前挡板，方便固定摄像头并进行图像的采集。

优选地，所述双目摄像模块固定在中间固定板上，中间固定板固定在保护壳体上；所述双目摄像模块为UVC双目摄像模块。通过中间固定板将双目摄像模块固定在保护壳体内，保证其稳定性，UVC双目摄像模块方便采集主司机的脸部图像。

优选地，所述保护壳体的侧部设有三个矩形孔，三个矩形孔分别与边缘计算主控模块的两个网络接口和一个USB接口相对应。通过网络接口实现边缘计算主控模块与以太网的连接，从而将处理的数据传送至上位机，监测主司机的状态。USB接口方便边缘计算主控模块与双目摄像模块的连接