重大進(jìn)展特刊┃60余座礦井見(jiàn)證，程德強(qiáng)教授揭秘AI視頻智能監(jiān)管黑科技

重大進(jìn)展特刊

為宣傳推廣煤礦智能化建設(shè)先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)新成果，發(fā)揮典型示范引領(lǐng)作用，《智能礦山》于2025年第2期策劃出版了《2024年煤礦智能化重大進(jìn)展成果特刊》，刊登代表新時(shí)代煤礦人創(chuàng)造性實(shí)踐和智慧結(jié)晶的11項(xiàng)智能化建設(shè)成果，以饗讀者。

文章來(lái)源：《智能礦山》2025年第2期“2024年煤礦智能化重大進(jìn)展成果特刊”

第一作者：程德強(qiáng)，教授，博士生導(dǎo)師，現(xiàn)任中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息與控制工程學(xué)院黨委書(shū)記，主要從事圖像處理與視頻分析、智能檢測(cè)與模式識(shí)別等相關(guān)研究工作。E-mail：chengdq@cumt.edu.cn

作者單位：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息與控制工程學(xué)院；濟(jì)寧能源發(fā)展集團(tuán)有限公司；山東海納智能裝備科技股份有限公司；中國(guó)礦業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

引用格式：程德強(qiáng)，王崇景，朱凱，等.煤礦安全隱患AI視頻智能輔助監(jiān)管監(jiān)察技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用[J].智能礦山，2025，6(2)：59-63.

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中國(guó)礦業(yè)大學(xué)聯(lián)合濟(jì)寧能源發(fā)展集團(tuán)有限公司等單位，以國(guó)家《煤礦重大災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防控實(shí)施方案》為指導(dǎo)方針，利用新一代信息技術(shù)，專(zhuān)注于煤礦重大安全風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)識(shí)別、監(jiān)測(cè)技術(shù)攻關(guān)，煤礦安全隱患AI視頻智能輔助監(jiān)管監(jiān)察技術(shù)取得重大突破，完成了系列技術(shù)創(chuàng)新和成果示范應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了煤礦重大災(zāi)害全域感知與智能防控，保障了煤炭高效、可靠、安全的智能化開(kāi)采。

主要研究?jī)?nèi)容

煤礦安全隱患AI視頻智能輔助監(jiān)管監(jiān)察技術(shù)在煤礦復(fù)雜環(huán)境中，以本安型攝像機(jī)和多參數(shù)傳感器為基礎(chǔ)感知單元，實(shí)現(xiàn)井下重點(diǎn)區(qū)域的視頻監(jiān)控和環(huán)境參數(shù)采集，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦安全的全面、動(dòng)態(tài)、智能監(jiān)管，煤礦安全隱患AI輔助監(jiān)管監(jiān)察技術(shù)方案拓?fù)淙鐖D1所示。

圖1 煤礦安全隱患AI輔助監(jiān)管監(jiān)察技術(shù)方案拓?fù)?/span>

（1）研發(fā)先進(jìn)的人-機(jī)-環(huán)目標(biāo)特征檢測(cè)與識(shí)別算法群，采用多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，綜合運(yùn)用時(shí)空特征提取、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和跨維度識(shí)別等核心技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)井下系統(tǒng)的智能感知與精準(zhǔn)分析，精準(zhǔn)捕捉人員行為、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和環(huán)境變化的微弱特征。

（2）研制AI視頻分析與預(yù)警裝備，融合高分辨率攝像、多參數(shù)傳感和智能分析算法，在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)捕獲復(fù)雜地下環(huán)境中的細(xì)微異常。通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)時(shí)識(shí)別潛在安全隱患，如違規(guī)操作、設(shè)備異常、環(huán)境突發(fā)變化等，構(gòu)建全方位的安全預(yù)警體系。

（3）開(kāi)發(fā)煤礦AI圖像智能識(shí)別與控制系統(tǒng)平臺(tái)，具備自主學(xué)習(xí)和算法迭代能力，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)的信息交互與協(xié)同分析。將視頻監(jiān)控、生產(chǎn)自動(dòng)化和安全管理系統(tǒng)有機(jī)整合，形成一體化的智能安全管理解決方案。通過(guò)預(yù)測(cè)、預(yù)判、預(yù)控的創(chuàng)新模式，提升煤礦安全管理的智能化水平。

關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新

2.1 復(fù)雜井下環(huán)境圖像增強(qiáng)與智能識(shí)別

研發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)圖像增強(qiáng)算法，針對(duì)井下弱光照、高噪聲等復(fù)雜環(huán)境，構(gòu)建基于注意力機(jī)制的多尺度圖像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)圖像質(zhì)量智能提升。引入對(duì)比度自適應(yīng)調(diào)節(jié)模塊，改善圖像細(xì)節(jié)表現(xiàn)，識(shí)別準(zhǔn)確率提升30%。突破傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜背景適應(yīng)性限制，創(chuàng)新性地提出基于時(shí)空特征融合的目標(biāo)檢測(cè)框架。采用輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，在邊緣端實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng)，目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率大于95%，可靠跟蹤多個(gè)動(dòng)態(tài)目標(biāo)，井下超分辨率重建圖像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 井下超分辨率重建圖像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.2 基于知識(shí)圖譜的智能分析與預(yù)警

構(gòu)建煤礦安全領(lǐng)域知識(shí)圖譜，融合設(shè)備、環(huán)境、人員等多維數(shù)據(jù)。開(kāi)發(fā)智能化知識(shí)抽取算法，實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到結(jié)構(gòu)化知識(shí)的自動(dòng)轉(zhuǎn)換，知識(shí)圖譜覆蓋率大于90%。突破傳統(tǒng)單一數(shù)據(jù)源分析局限，提出基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多源數(shù)據(jù)融合模型，實(shí)現(xiàn)視頻、傳感器、生產(chǎn)數(shù)據(jù)的協(xié)同分析，構(gòu)建安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，預(yù)警準(zhǔn)確率提升40%，復(fù)雜場(chǎng)景下物體識(shí)別方案如圖3所示。

圖3 復(fù)雜場(chǎng)景下物體識(shí)別方案

2.3 邊緣智能協(xié)同計(jì)算技術(shù)

針對(duì)邊緣計(jì)算資源受限特點(diǎn)，開(kāi)發(fā)出模型壓縮與優(yōu)化算法，通過(guò)知識(shí)蒸餾和結(jié)構(gòu)裁剪，實(shí)現(xiàn)模型壓縮80%，推理速度提升200%，保持識(shí)別精度損失小于5%。提出了邊緣感知?云端訓(xùn)練?邊緣優(yōu)化的協(xié)同計(jì)算框架如圖4所示。開(kāi)發(fā)自適應(yīng)任務(wù)調(diào)度算法，根據(jù)計(jì)算負(fù)載動(dòng)態(tài)分配資源，實(shí)現(xiàn)計(jì)算效率提升50%，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)延降低60%。

圖4 邊緣智能協(xié)同計(jì)算框架

發(fā)布重要成果

3.1 發(fā)布國(guó)內(nèi)外首個(gè)井下視頻AI分析數(shù)據(jù)集

構(gòu)建了煤礦帶式輸送機(jī)異物、巷道作業(yè)等2類(lèi)煤礦專(zhuān)用公共標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，并通過(guò)GitHub發(fā)布煤礦井下圖像數(shù)據(jù)集CUMT-CMUID如圖5所示，包含作業(yè)人員、作業(yè)設(shè)備以及巷道環(huán)境等多種場(chǎng)景；煤礦井下異物數(shù)據(jù)集CUMT-BelT如圖6所示，包含大塊煤炭、煤矸石、塑料、木頭等常見(jiàn)的皮帶異常物體。2類(lèi)數(shù)據(jù)集均為國(guó)內(nèi)外首批面向公眾公開(kāi)發(fā)布的井下視頻AI分析數(shù)據(jù)集，為煤礦安全智能監(jiān)控和分析提供了重要的技術(shù)支撐。數(shù)據(jù)集在科研領(lǐng)域獲得廣泛關(guān)注，吸引了大量國(guó)內(nèi)外學(xué)者下載和應(yīng)用，推動(dòng)了煤礦人工智能技術(shù)的研究與發(fā)展。

圖5 煤礦井下圖像數(shù)據(jù)集CUMT-CMUID

圖6 煤礦井下異物數(shù)據(jù)集CUMT-BelT

3.2 研發(fā)煤礦安全隱患AI視頻智能平臺(tái)

煤礦安全隱患AI視頻智能平臺(tái)將視頻識(shí)別分析、工業(yè)聯(lián)動(dòng)控制等功能集成控制，利用通用數(shù)字?jǐn)z像儀、AI智能攝像儀、控制主機(jī)、智能分析裝置、遠(yuǎn)程控制設(shè)備等組成智能化、多功能、全天候的動(dòng)態(tài)視頻智能識(shí)別系統(tǒng)，將視頻機(jī)器視覺(jué)識(shí)別與工業(yè)控制深度融合，實(shí)現(xiàn)人員行為、礦井環(huán)境及物品（設(shè)備）狀態(tài)等的識(shí)別，并實(shí)現(xiàn)對(duì)帶式輸送機(jī)等主要生產(chǎn)設(shè)備的自動(dòng)保護(hù)停機(jī)、智能調(diào)速等自動(dòng)化聯(lián)動(dòng)控制，煤礦安全隱患AI視頻智能輔助監(jiān)管監(jiān)察平臺(tái)界面如圖7所示。

圖7 煤礦安全隱患AI視頻智能輔助監(jiān)管監(jiān)察平臺(tái)界面

3.3 建設(shè)成果示范應(yīng)用基地

煤礦安全隱患AI視頻智能輔助監(jiān)管監(jiān)察技術(shù)在全國(guó)60余座礦井實(shí)現(xiàn)示范應(yīng)用，包括濟(jì)寧能源發(fā)展集團(tuán)有限公司、河南神火煤電股份有限公司、山西中煤華晉能源有限責(zé)任公司以及永貴能源開(kāi)發(fā)有限責(zé)任等多家煤炭企業(yè)。以濟(jì)寧能源發(fā)展集團(tuán)有限公司金橋煤礦為重點(diǎn)示范基地，通過(guò)智能化安全監(jiān)管技術(shù)的深入應(yīng)用，助力入選2024年煤炭行業(yè)標(biāo)桿煤礦和2024年數(shù)字礦山融合發(fā)展提升本質(zhì)安全水平優(yōu)秀案例，并成為山東省煤礦井下視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)會(huì)的承辦單位（圖8）。

圖8 承辦山東省煤礦井下視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)會(huì)

應(yīng)用效果及推廣前景

4.1 應(yīng)用效果

（1）煤礦安全隱患AI視頻智能輔助監(jiān)管監(jiān)察技術(shù)，深度融合人工智能視頻分析技術(shù)及智能裝備與現(xiàn)代煤炭開(kāi)采，實(shí)現(xiàn)安全隱患智能預(yù)警，并與自動(dòng)化系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，提升了煤礦企業(yè)智能化生產(chǎn)水平，保障了煤礦生產(chǎn)安全，降低了煤炭開(kāi)采成本的同時(shí)極大提升了開(kāi)采效率。

（2）煤礦安全隱患AI視頻智能輔助監(jiān)管監(jiān)察技術(shù)在60余座礦井示范應(yīng)用，在成果示范單位金橋煤礦已處理35070條報(bào)警信息，其中32615條有效報(bào)警精準(zhǔn)聚焦人員巡檢、帶式輸送機(jī)運(yùn)行、人員入侵等關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。企業(yè)“三違”現(xiàn)象顯著減少，不安全與不標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)行為月均降幅為5.1%，隱患數(shù)量月均下降10.3%，實(shí)現(xiàn)了“人防”到“技防”的轉(zhuǎn)型。

（3）煤礦安全隱患AI視頻智能輔助監(jiān)管監(jiān)察技術(shù)成果經(jīng)專(zhuān)家組現(xiàn)場(chǎng)會(huì)議鑒定達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，榮獲2024年度中國(guó)煤炭工業(yè)協(xié)會(huì)科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)，受到國(guó)家礦山安全監(jiān)察局山東局、地方政府的關(guān)注和認(rèn)可。技術(shù)成果及應(yīng)用情況也得到中國(guó)煤炭網(wǎng)、大眾日?qǐng)?bào)、齊魯晚報(bào)、中國(guó)經(jīng)濟(jì)導(dǎo)報(bào)等多家媒體關(guān)注，其中齊魯晚報(bào)以“濟(jì)寧能源金橋煤礦投入運(yùn)行重大災(zāi)害防控平臺(tái)，筑起安全生產(chǎn)智防安全墻”為題進(jìn)行了重點(diǎn)報(bào)道。

4.2 推廣前景

煤礦安全隱患AI視頻智能輔助監(jiān)管監(jiān)察技術(shù)成果在煤炭行業(yè)具有廣泛的推廣價(jià)值和市場(chǎng)潛力。隨著國(guó)家對(duì)礦山安全生產(chǎn)的持續(xù)重視以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求的快速增長(zhǎng)，成果在現(xiàn)有煤礦中可快速?gòu)?fù)制推廣，可針對(duì)不同規(guī)模和生產(chǎn)條件的煤礦靈活適配，全面提升行業(yè)在安全生產(chǎn)、智能化管理和運(yùn)營(yíng)效率等方面的整體水平。

“煤礦智能化重大進(jìn)展發(fā)布會(huì)”自 2021年開(kāi)始，至今已舉辦4次，發(fā)布會(huì)吸引了眾多煤礦智能化建設(shè)領(lǐng)域的專(zhuān)家及科研、工程技術(shù)人員，成為展示煤礦智能化建設(shè)成果，交流煤礦智能化科技成果的盛會(huì)。

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2024年煤礦智能化重大進(jìn)展發(fā)布會(huì)

2023年煤礦智能化重大進(jìn)展發(fā)布會(huì)

2022年煤礦智能化重大進(jìn)展發(fā)布會(huì)

2021年煤礦智能化重大進(jìn)展發(fā)布會(huì)

END

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

煤科總院出版?zhèn)髅郊瘓F(tuán)成立于2015年，擁有科技期刊21種。其中，SCI收錄1種，Ei收錄5種、CSCD收錄6種、Scopus收錄7種、中文核心期刊9種、中國(guó)科技核心期刊11種、中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學(xué)術(shù)交流陣地，也是行業(yè)最大最權(quán)威的期刊集群。

《智能礦山》

Journal of Intelligent Mine

月刊CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139，聚焦礦山智能化領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)研用新進(jìn)展的綜合性技術(shù)刊物。

主編：王國(guó)法院士

投稿網(wǎng)址：www.chinamai.org.cn（期刊中心-作者投稿）

聯(lián)系人：李編輯 010-87986441

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