从城市街道到繁忙的矿区，无人驾驶车辆以其高效、安全的特点，正逐渐改变着我们的工作方式。然而，在矿区这样复杂多变的环境中，无人驾驶车辆的安全运行仍面临诸多挑战。那么，如何确保这些“钢铁巨兽”在矿区的安全作业呢？近日，河北石油职业技术大学汽车工程系高级工程师张宏伟等发表于《金属矿山》期刊的论文——《基于机器视觉与图卷积网络的矿区无人驾驶车辆异常行为检测》，将为我们探寻其中的奥秘。
无人驾驶车辆：矿区的未来之星
随着人工智能和自动驾驶技术的飞速发展，无人驾驶车辆逐渐走进了矿区的生产运输领域。它们能够自主导航、自动避障，完成运输、开采、清淤等多项任务，极大地提高了矿区的生产效率和安全性。无人驾驶车辆在矿区的应用，不仅减少了对人力的依赖，还降低了安全事故的风险，被誉为矿区的“未来之星”。
然而，尽管无人驾驶车辆技术先进，但在矿区这样的复杂环境中，仍不可避免地会遇到各种突发情况。路面坑洼、天气突变、人员闯入等因素，都可能导致车辆出现超速、误行、碰撞等异常行为，严重威胁到车辆的安全运行。因此，如何及时、准确地检测并预警这些异常行为，成为了保障矿区无人驾驶车辆安全运行的关键。
机器视觉：为车辆装上“智慧眼”
为了实现对矿区无人驾驶车辆异常行为的及时检测，研究团队提出了一种创新的方法——基于机器视觉与图卷积网络的异常行为检测。机器视觉，这一源于计算机视觉的技术，能够让机器像人一样“看”到周围的世界，并通过图像处理和分析，提取出有用的信息。在矿区无人驾驶车辆的异常行为检测中，机器视觉技术就扮演了“智慧眼”的角色。
基于机器视觉的特征提取流程
机器视觉技术通过摄像头等传感器采集车辆的图像数据，然后利用图像处理算法对这些数据进行分析和处理。它能够识别出车辆的颜色、形状、大小等关键特征，并根据这些特征对车辆进行识别、跟踪和检测。在矿区环境中，机器视觉技术能够实时捕捉车辆的行驶状态，包括速度、加速度、行驶轨迹等，为后续的异常行为检测提供基础数据。
图卷积网络：解锁车辆行为的“密码”
然而，仅仅依靠机器视觉技术，还不足以实现对车辆异常行为的准确检测。因为异常行为的判断，往往依赖于对车辆行为模式的深入理解。这时，图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）便发挥了关键作用。
图卷积网络是一种专门用于处理图结构数据的深度学习方法。在图卷积网络中，车辆之间的关系被建模成一个图，车辆被视为图中的节点，而车辆之间的接近关系、运动轨迹等信息则被视为图中的边。通过图卷积操作，网络能够学习到车辆行为模式中的复杂特征，进而实现对车辆异常行为的准确检测。
在矿区无人驾驶车辆的异常行为检测中，图卷积网络将车辆的行驶轨迹转化为一个轨迹网络图。图中的每个节点代表车辆在某个时刻的位置和状态，边则代表车辆在不同时刻之间的运动关系。通过训练图卷积网络模型，科学家们能够让网络学习到正常的车辆行为模式。一旦车辆的行为偏离了正常模式，网络便能迅速识别并发出预警。
机器视觉与图卷积网络的完美融合
将机器视觉与图卷积网络相结合，便构成了一套完整的矿区无人驾驶车辆异常行为检测系统。这套系统通过机器视觉技术采集车辆的图像数据，提取出车辆的关键特征；然后利用图卷积网络对车辆的行驶轨迹进行分析，学习车辆的正常行为模式；最终实现对车辆异常行为的实时检测和预警。
在系统的实际运行过程中，首先需要通过摄像头等传感器采集矿区无人驾驶车辆的图像数据。这些数据经过预处理后，被输入到机器视觉模块进行特征提取。提取出的特征包括车辆的颜色、形状、大小等视觉信息，以及车辆的速度、加速度等运动信息。这些信息随后被输入到图卷积网络模块进行分析和处理。
图卷积网络模块将车辆的行驶轨迹转化为一个轨迹网络图，并通过图卷积操作学习车辆的正常行为模式。一旦检测到车辆的行为与正常模式存在显著差异，系统便会立即发出预警信号，提醒矿区管理人员及时采取措施避免事故发生。
实验验证：效果显著的“智慧眼”
为了验证这套基于机器视觉与图卷积网络的异常行为检测系统的有效性，研究团队进行了大量的实验验证。他们以江西省某矿区为例，采集了大量的车辆图像数据和行驶轨迹数据。通过对这些数据进行预处理和特征提取后，训练了一个图卷积网络模型进行异常行为检测。
实验结果表明，这套系统能够准确地识别出矿区无人驾驶车辆的异常行为，包括超速、误行、碰撞等。在多次实验中，系统的准确率和召回率均达到了较高水平，能够实现对异常行为的实时检测和预警。此外，与其他传统的异常行为检测方法相比，这套系统表现出了更高的准确性和鲁棒性。
不同算法对 12 种常见异常行为的检测效果对比
迈向更智能的矿区未来
随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展，矿区无人驾驶车辆的应用前景越来越广阔。而基于机器视觉与图卷积网络的异常行为检测系统，则为这些“钢铁巨兽”在矿区的安全运行提供了有力保障。未来，我们期待着这套系统能够在更多领域得到应用和推广，为构建更加智能、安全、高效的矿区生产环境贡献力量。
原文献：张宏伟, 曼茂立, 王 宇, 刘 磊. 基于机器视觉与图卷积网络的矿区无人驾驶车辆 异常行为检测[J]. 金属矿山, 2024, 53(10): 182-.
