0 引言
目前，中国大部分煤矿企业采用钻孔方式抽采瓦斯，由于钻头在煤层中的路径难以获取，一般通过计算钻杆数量来间接计算钻孔深度，以满足钻孔深度设计要求[1-3]。传统的钻杆数量人工统计方式存在自动化程度低、受人为因素影响、误差较大等缺点[4-5]。有学者采用传感器、声波等检测钻杆数量或钻孔深度，如仇海生等[6]基于声波回声技术测量钻孔深度，但存在测量设备体积较大、检测距离有限等问题。路拓等[7]基于弹性波理论，在钻杆底端激发、接收弹性波，实现瓦斯抽采钻孔快速抽查，但由于钻孔存在角度偏差，探测精度较低。董立红等[8]提出一种基于改进Camshift算法的钻杆计数方法，通过Camshift算法追踪钻杆特征目标，根据追踪路径统计钻杆数量，但该方法对环境光线变化过于敏感，易造成统计结果偏差。
针对上述问题，本文提出一种基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法。通过ResNet网络判断视频中每一帧图像是否包含卸杆动作，并基于Logistic经验曲线自动更新学习率，以提高模型分类准确率；通过积分法对视频分类置信度进行滤波，最后统计置信度曲线下降沿数量，实现钻杆计数。
1 井下钻杆计数方法原理
基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法流程如图1所示，包括数据集建立和预处理、图像分类模型选取和训练、钻杆数量统计3个部分[9]。
图1 基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法流程
Fig.1 Process of underground drill pipe counting method based on improved ResNet network
数据集建立和预处理过程：① 获取历史图像并建立数据集；② 按照图像特征，将收集的数据手动分为正在卸杆与非卸杆2类；③ 数据集预处理，对数据集进行扩充。
图像分类模型选取和训练过程：① 选取合适的图像分类模型；② 将数据集代入分类模型；③ 对分类模型进行改进和训练，优化模型输出结果。
钻杆数量统计过程：① 将卸杆视频代入分类模型；② 存储模型输出的每帧图像的分类结果与置信度；③ 用积分法对视频分类置信度进行滤波；④ 统计并输出钻杆计数结果。
2 井下钻杆计数方法实现
2.1 图像分类模型构建
与Camshift目标跟踪算法相比，深度学习算法能够有效、自动提取图像特征，简化操作流程[10]。当深度学习模型在10层以下时，易出现梯度消失、梯度爆炸现象[11-12]；当模型增至10层以上时，由于模型深度加大，在训练中易出现退化现象，导致准确率下降[13]。K. He等[14]提出的残差网络(Residual Network，ResNet)通过残差块与batchnorm归一化，有效解决了梯度爆炸、模型退化问题，因此，本文选用ResNet构建图像分类模型。为提取图像中卸杆时的有效信息，需要相对较深的网络结构。为保证模型最终的测试精度、减少训练时间，本文使用ResNet-50模型对图像进行分类训练。
ResNet-50结构如图2所示。通过5段卷积层与全连接层对输入图像进行处理后，再通过分类器判断数据的置信度，以此判断图像类别。使用ReLU作为激活函数，与sigmoid，tanh等其他激活函数相比，ReLU收敛速度更快。
图2 ResNet-50结构
Fig.2 ResNet-50 structure
以ResNe-50三层残差块为例，其一般形式如图3所示。其中，X为残差块输入，经过三层卷积运算后，输出Y：
Y=F(X,W1,W2,W3)+WX
(1)
式中：W1，W2，W3为每层的学习权重；W为将输入X转换为输出的权值。
图3 三层残差块的一般形式
Fig.3 General form of three-layer residual block
2.2 学习率更新策略
模型训练期间,权重更新的量称为步长或学习率。学习率是最影响模型训练结果的超参数之一，良好的学习率更新策略能够保证模型更快达到损失的最小值，提高模型分类准确率，还能保证模型不陷入局部最优解，对模型训练结果的导向有重要意义。
学习率设置标准：在训练开始阶段，选用较大的学习率，防止模型陷入局部最优，加快模型收敛速度；随着训练批次增加，学习率逐渐减小，更接近模型最优解。一般而言，可以利用过去的经验(或其他类型的学习资料)直观地设定学习率的最佳值。当已经设定好学习率并训练模型时，只有等学习率随着时间的推移而下降，模型才能最终收敛。然而，随着梯度达到高原，训练损失更难得到改善。针对上述问题，本文结合线性学习率预热和基于Logistic曲线的学习率衰减策略进行学习率更新，以提高模型准确率。
模型中所有参数的初始值都是随机值，而初始学习率过高可能会导致模型不稳定。因此，需进行学习率预热，即在开始阶段设置较小的学习率，随着训练批次增加，逐步提高学习率。提取训练中前10%的批次进行线性学习率预热，使学习率从0开始线性增长至初始学习率η1。预热阶段的学习率更新公式为
η=η1i/m
(2)
式中：η为第i(1≤i≤m)批次的学习率；m为总学习批次的10%。
在迭代优化的后期，逐步减小学习率的值，有助于算法收敛，更容易接近最优解。因此，需采用一定的学习率衰减策略。目前常用的学习率衰减方法是分段常数衰减，但该方法分段间隔大、更新速度慢[15]。针对该问题，本文提出利用Logistic曲线更新学习率。Logistic曲线公式为
(3)
式中：y为输出；K，a，b为未知参数;x为输入。
学习率太大可能会导致模型出现振荡现象，因此，本文设学习率不超过1，令K=1。当a<0，b>0时，Logistic曲线为下降曲线，下降曲线的特点是开始缓慢下降，中间迅速下降，达到某一限度后缓慢下降。
衰减阶段的学习率更新公式为
(4)
式中：η′为第m′批次的学习率；m < m′≤ n′， n′为总学习批次。
结合学习率预热与衰减2种更新策略，将总学习批次的前10%设置为学习率预热部分，后90%设置为Logistic衰减部分，得到综合学习率曲线，如图4所示。
图4 学习率变化曲线
Fig.4 Curve of learning rate
2.3 置信度数据滤波
完成模型训练后，将待检测视频输入模型，得到视频中每帧图像的分类置信度，并按照时间顺序存储至CSV(Comma-Separated Values)文件中。由于模型检测存在一定误差，难以直接通过分类置信度计算钻杆数量。为便于统计钻杆数量，降低模型检测误差，选用积分法对分类置信度数据进行滤波，将其转换为0，1信号。设CSV文件中存储的置信度数据为f(x)，连续5个数据点进行一次积分，积分公式为
[
f(
x)-
φ]d
x
(5)
式中：n为正整数，5(n+1)≤输入视频总帧数；φ为积分参考值，0.5≤φ≤0.8。
若式(5)的计算结果大于0，则该段5帧图像为卸杆过程图像，将该5帧连续数据记录为1；若式(5)的计算结果小于0，则该段5帧图像为非卸杆过程图像，将该5帧连续数据记录为0。
为加快检测速率，对积分过程进行简化，以减少滤波计算量。在实际生产中，可采用下式进行滤波：
(6)
通过式(6)将输入视频或图像的分类置信度全部转换为0或1，最后计算置信度波形下降沿数量，即为该段视频中包含的卸杆数量。
3 实验分析
3.1 数据集制作
提取原始采集图像中有代表性的1 500张图像作为钻杆分类的原始数据集，并统一转换为224×224的图像。其中，工人正在卸杆的图像作为分类数据集的第1类，样本数量为670；其余时刻图像作为分类数据集的第2类，样本数量为830。
为了提高训练模型的准确率，需增加数据集样本数量，采用图像翻转、图像旋转与亮度增强操作对样本进行预处理。以第1类图像为例，预处理后的图像如图5所示。
(a) 卸杆样本图像
(b)
图像旋转样本
(c)
图像翻转样本
(d)
图像亮度增强样本
图5 图像预处理结果
Fig.5 Image preprocessing results
3.2 学习率更新策略验证
3.2.1 学习率衰减经验公式
由式(4)可得，参数b的变化关系到曲线中间缓冲区陡峭或平滑，参数a的变化关系到曲线的左移或右移。若b值相对较大，会导致曲线陡峭，与分段学习率衰减曲线相似；若b值相对较小，则输出结果变化相对较小。为此，在无衰减学习率为0.002、总学习批次n′为100的情况下，以衰减曲线过学习批次中点为前提(即输出为0.5、输入为n′/2时，a=-50b)，先对参数b取值，讨论曲线梯度对模型输出的影响。共进行50组测试，选取其中有代表性的3组进行分析，并与无衰减和分段衰减情况比较，见表1。
表1 参数b对模型分类结果的影响
Table 1 Influence of parameter b on model classification results
衰减种类检测准确率平均损失无衰减0.8180.255分段衰减0.8390.189Logistic(a=-25,b=0.5)0.8360.393Logistic(a=-5,b=0.1)0.8570.089Logistic(a=-1,b=0.02)0.8450.123
由表1可知，当b=0.1时，即b=10/n′的情况下，模型准确率相比无衰减情况提升3.9%，并且能够有效降低模型损失。若a值相对较大，会导致曲线左移，处于低学习率批次增多，反之，会导致高学习率批次增多。为此，本文先选定参数b=10/n′，对参数a的取值进行探讨。共进行20组测试，选取其中有代表性的5组结果进行分析，见表2。
表2 参数a对模型分类结果的影响
Table 2 Influence of parameter a on model classification results
ab检测准确率平均损失-30.10.8440.122-40.10.8770.036-50.10.8570.089-60.10.8640.078-70.10.8480.104
由表2可知，在b值固定的基础上，当a=-6～-4时，即(-n′b/2)-1<a<(-n′b/2)+1，-2a≈n′b的情况下，分类模型能够取得较优的分类结果。
经过多次实验并比较a，b取值对模型分类结果的影响，发现分类模型能够取得较优的分类结果时，b值主要集中在5/n′～20/n′内。基于上述实验结果，结合式(4)，可得出预热阶段的学习率更新经验公式：
(7)
3.2.2 模型分类结果
采用衰减+预热2种策略训练模型后，模型训练的准确率与损失如图6所示。从图6可看出，模型经过训练后，最终损失下降至0.1以内，训练准确率达到0.98以上，说明该模型具有较高的准确率。
(a) 训练模型准确率曲线
(b) 训练模型损失曲线
图6 训练模型准确率及损失曲线
Fig.6 Accuracy and loss curves of training model
在完成模型训练后，通过1 900组卸杆实验对3种学习率更新策略的效果进行对比，结果见表3。由表3可知，预热+衰减的更新策略效果最好，分类检测准确率为0.890，即89%。
表3 学习率更新策略效果对比
Table 3 Comparison of effect of learning rate updating strategy
学习率更新策略检测准确率平均损失无预热、无衰减0.8180.255预热0.8640.313预热+衰减0.8900.029
3.3 钻杆计数结果
将训练完成的模型保存至本地，模型接收普通视频与单帧图像输入。人工卸杆平均耗时4～5 s/根，为加快模型检测速度，同时，不影响卸杆过程的完整性，将视频的帧率由24帧/s降至2帧/s。
将卸杆视频输入分类模型后，得出图像置信度并以百分比形式在图像上标注，然后通过积分法进行滤波，得出分类结果。图像分类过程如图7所示。
(a) 卸杆时刻图像
(b) 非卸杆时刻图像
(c) 卸杆置信度
(d) 积分法滤波结果
图7 图像可视化分类过程
Fig.7 Image visualization classification process
选取打钻角度为30，60，90°，对3种情况下的钻杆检测结果进行统计，结果见表4。人工检测时，将原视频以16～32倍速度播放，统计钻杆数量。
表4 钻杆统计结果
Table 4 Statistical results of drill pipe
打钻角度/(°)实际钻杆数量人工检测结果图像检测结果3010095996010010210390100100102
分析表4可知，人工检测经常受人员体力影响，识别率可能随时间的延长而降低，而图像检测不受体力等因素影响，识别更稳定，但也存在误识别的现象。现阶段，图像检测识别率并不完全高于人工检测，还需不断对识别过程进行优化，以降低误检率。
最后在河南平煤集团八矿搭建的钻杆统计平台对基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法进行验证，累计卸钻杆1 900次，平均钻杆统计精度为97%。
4 结论
(1) 提出了一种基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法，采用ResNet-50网络建立图像分类模型，并结合线性学习率预热和基于Logistic曲线的学习率衰减策略进行学习率更新。对比分析结果表明，与传统学习率更新策略相比，预热+衰减的更新策略效果最好，模型分类准确率为89%。
(2) 利用积分法对图像分类置信度进行滤波，有效降低了神经网络模型训练结果的误差。实际应用结果表明，基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法的平均精度为97%。
(3) 通过图像分类方法检测钻杆数量，实质是通过图像识别工人卸杆动作来统计钻杆数量，若图像中包含卸杆动作而实际并未卸杆，则会造成误统计的情况。对于如何避免此类误识别情况，今后还需要深入研究。
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