矿山变革：智能技术引领煤矿智慧化建设,有哪些思路可以借鉴，有哪些ai算法可以使用？_智能矿井前沿技术

在科技的飞速发展和智能化技术的应用推动下，矿山行业也面临着转型升级的时刻。传统的煤矿生产方式面临着安全生产、环境保护、效益提升等诸多挑战，而智慧矿山建设正成为矿山变革的重要方向。

随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展，煤矿智慧矿山建设的思路也在不断拓展。目前，煤矿智慧化建设主要包括以下几个方面：

一、数据采集与处理：矿山建设传感器网络，实时采集矿井内各种传感器的数据，如温度、湿度、气体浓度等，并通过云计算平台进行数据处理和分析。通过数据采集与处理，可以实现对矿井环境的实时监测与预测，为安全生产提供有效支撑。

二、安全监控与预警：利用智能化技术，建设全面覆盖的视频监控系统，实现对矿井生产过程的实时监测。通过深度学习等人工智能算法，实现对事故隐患和异常情况的自动识别和预警。同时，还可以建立矿井安全管理平台，实现远程监控和指挥，及时响应突发事件。

三、自动化生产与设备管理：引入智能化设备和自动化生产系统，实现对矿山生产过程的智能化管理和控制。通过智能矿井机器人、无人驾驶运输车辆等自动化设备的应用，可以实现对矿山生产环节的自动化，提高生产效率和降低人力成本。

四、信息化协同与决策支持：建设智慧矿山系统，实现信息的全面共享与协同，提供实时、准确的决策支持。通过数据分析和挖掘，可以发现潜在问题和优化点，提高整体生产效益。

除了这些建设思路外，最重要的是借助人工智能ai来实现矿山的智能化升级，那又有哪些ai算法是比较成熟，能够真正带来效益，能够交付使用的呢？下面我们一起来探讨一下：

经过几十年的努力，企业信息化建设已经日趋成熟，基本的安防与消防设备也做到了完全的覆盖。近几年随着国家在工业4.0方面的大力支持，工业企业的自动化控制也已经基本完善，而高精尖的机器视觉只适合于PCB贴片、医疗等领域，虽然应用范围相对受限，但适合的领域普及率也是相当高了的，更多的是生产效率及质量检测环节的职能。

然而在各种实时监测与监管技术手段都不断完善的前提下，最近几年生产安全事故却屡屡频发。生产过程中的人机料法环，即人员、机器、原料、方法、环境，最为重要的安全因素却是人员，因为人员即是安生事故主要的发起方，也是最大的受害方。经过全面的调查与深入的分析发现，受“中国式”管理传统思想的影响，生产人员总是存在各种疏忽、侥幸的心理，而生产人员的监管更是存在各种人情等因素，也缺少配套的实时监测与监管技术手段，而通过新一代的AI人工智能技术正好有效的、全面的解决了这一问题。

1. 1. 1. 皮带机状态识别

触发条件为1、设备启动运行，2、识别到运输设备运行工作状态下有煤、无煤状态转换时产生上报消息；识别状态有“开机有煤”、“开机无煤”“停机有煤”；事件触发延迟不超过3秒；事件触发后生成带有标记框的证据视频文件（时长10秒）；视频大小不超10M;

1. 1. 1. 皮带跑偏监测

是在皮带的上方适当位置，安装摄像机，系统根据画面实时监测识别皮带边缘与托辊外沿参考距离，检测相邻3架托辊与皮带的距离，当系统识别到皮带与托辊的距离发生变化并到达预设的跑偏警戒预定值，并且在持续预定的时间不能消失时，系统发出告警信息并抓图报警。

1. 1. 1. 皮带堵料监测

皮带堵料监测是在皮带的转载处或者皮带卸料口的适当位置安装摄像机，系统实时监测皮带上物料形态以及物料堆积的高度。当有皮带搭接处的物料出现堆积时且到达预设的警戒高度后，在特定时间内不能消失时，系统就认为是发生堵料，并发出告警信息并抓图报警。

1. 1. 1. 皮带流量监测

皮带流量监测是在皮带的转载处或者皮带卸料口的正上方适当位置安装摄像机，实时监测皮带上煤流的宽度，给出占比值。系统根据整个皮带集控的运输逻辑，进行整个皮带的转速调控，实现量大高速、量小低速、无量停止的智能转速控制，从而降低能耗。系统自动检测传送皮带的含煤量等级 即满溢、多煤、少煤、无煤状态,状态变改时产生事件通知

1. 1. 1. 皮带异物监测

皮带异物监测是在皮带的上方适当位置安装摄像机，系统实时监测运输皮带上运输的煤流表面的大煤块、锚杆、钻杆、煤矸石、木板、铁棍等进行实时分析监测，发现大于某规定体积的煤块、长度大于某尺寸的杆状物体进行预警，并抓图报警。

1. 1. 1. 皮带坐人监测

系统通过识别皮带和人员及姿势，检测到皮带上坐人后马上报警并抓图留证，并且 语音提醒通知前方；事件触发后生成带有标记框的视频文件（时长10秒）；视频大小不超10M

1. 1. 1. 行车不行人检测

基于AI人工智能深度学习的人员目标发现技术， 利用图像识别对井下人员和车辆行驶情况进行检测识别，当有车辆行驶时，行人不得经过，当车辆和行人同时出现时自动抓拍并将图像信息上传至系统平台，进行图像监测，实时报警。

1. 1. 1. 佩戴自救器入井识别

下井人员必须佩戴自救器，视频监控可视范围内一旦检测到下井人员没有佩戴自救器，智能算法立即将报警信息推送至调度指挥中心。  此AI识别功能限定在最多1个固定位置摄像头，推荐摄像头位置：副井口入口，项目启动后，根据视频质量，双方确认后摄像头位置可调整。

1. 1. 1. 人员巡检

实时检测井下关键位置的图像, 追踪关键巡检人员(水泵房和变电所巡检员)是否按时到达指定位置；将巡检轨迹信息实时发给平台。

1. 1. 1. 入侵检测

人员进入划定禁入区域后立即报警；当出现多个区域同时有人员入侵时同时发出报警信息。也可提供跨越皮带等违章动作的判断, 可同时提供逻辑判断, 比如在采煤机和掘进机运行时, 周围不可以靠近,检测某些关键场所和关键时刻不能有人接近, 比如 小火车运行时周围不能有人跟车, 绞车运行时周围页不能有人。

1. 1. 1. 区域超员预警

危化区域超员预警本质上是人形检测的功能延续，就是在人形检测的基础上实现了人员的动态计数，当然得基于目标跟踪的计数。得益于像机端的AI算力，显然不用怀疑它的准确度。但在高危的这些贮罐区，作用就非同一般，一个事件的等级往往是由伤亡人员的数量来决定的。这些高危区域保持尽可能少的人员数量，在生产与作业过程中是完全可为的，正常的作业时间，无关人员不要靠近，即便是非要靠近，分批次的进出，在区域内保持额定的数量是完全有可能降低事故等级的。如果在配合一定的规章制度，则可以为企业实现一定程度的免责，由违规的相关人员承担一部分责任。这是本方案中非常有效、实用的智能化功能。

1. 1. 1. 未戴安全帽检测

安全帽是几乎所有的危险场所减轻事故伤亡的必要手段，但在实际的生产作业过程中，特别是部分来访人员，总有“不怕死”图方便省事，看一眼就走的那种侥幸心理，完全依赖人的自觉或是抽查巡检几乎是不可能的。

检测是否有没有戴安全帽首先也是基于人形检测，然后在人形检测的基础上实现了相对功能单一的视频结构化。显然摄像机要完成视频结构化这样的计算还是有些吃力，本方案采用边缘计算服务器实现主体的计算。但还是存在一定的误判，即检测没有戴的人员中还是有些戴着安全帽但因为在太阳下强反光导致的误判，最经再调用云端的专业结构化服务器就可以完全彻底的排除这些误判。也就是这个算法实现了高度场景化应用，其实是结合了边缘计算与云计算联合完成的。

1. 1. 1. 未穿工作服

工作服的检测与未戴安全帽极为类似，但安全帽的形状相对是比较标准的，而工作服的款式、颜色相对要多很多，如果每种款式都要单独进行训练，则应用成本相对比较高，实用性或是方便性就大打折扣。显然它的计算复杂度也是不宜在摄像机端完成的，由边缘计算进行主体的计算。它最大的技术革新就是可以后期直接录入前后左右的几张照片，作为后期的模版训练，即由最终的用户就可以完成这样的二次训练工作。但最后通过云端的结构化工作服的颜色，款式进行定义最后进行排除，减少误判，整个应用才进入了完全实用的环节。

        整个生产系统都是与煤打交道， 各种仪器与沉淀池产生了上下错落，同时又存在大功率的电力驱动，还存在种类相当多的有毒气体，这些因素都会导致人员倒地。倒地之后，如果在一定的时间范围之内被集控中心的人员发现，及时通过IP广播等融合通讯系统找到就近的人员进行救援，就完全有可能减少人员的伤亡。一般情况下，倒地事件是可以由边缘计算盒子来实现。而倒地事件相对比较集中的少数大厂，可以采用基于骨骼识别的专业行为分析进行识别，准确率就大幅度的提高了，当然可以再配备毫米波等传感设备进行更高准确度的识别。

1. 1. 1. 离岗睡岗事件

离岗是检测没有人在坐位上（应该是2人的只有1人也是离岗），睡岗是有人在但有一段时间不动了。玩忽职守是产生安全事故的重要根源，但中国式管理往往认人情，只是晚到一会，出去接了个电话，就导致了重大安全事故发生情况比比皆是。只有通过视频分析技术手段，完全可以准确的记录在岗的实际情况，再根据实际的安全等级进行相应的处罚。

1. 1. 1. 火焰检测算法

基于视频分析的室内、室外烟火自动检测预警系统的目的是能够实现无人值守的不间断工作，自动发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头，以最快、最佳的方式进行告警和协助消防人员处理火灾危机，并最大限度的降低误报和漏报现象；同时还可查看现场实时图像，根据直观的画面直接指挥调度救火

该功能具有非接触式探测的特点，不受空间高度、热障、易爆/有毒等环境条件的限制，使得该系统为室内大空间、室外以及传统探测手段失效的特殊场所火灾探测提供了一种有效的解决途径

煤矿智慧矿山建设的优势在于提高安全生产水平、提升生产效率、降低环境污染等方面。通过全面监测、自动化控制和远程指挥，可减少人员直接参与矿山作业，降低工作风险。同时，通过精准化生产管理和优化决策支持，可以提高生产效率和资源利用率，降低生产成本。另外，煤矿智慧化建设还能有效监测和控制煤矿的环境污染，推动绿色煤炭产业的发展。

煤矿智慧矿山建设既是矿山行业转型升级的必然选择，也是实现矿山可持续发展的重要途径。各方应加强合作，共同推动煤矿智慧矿山建设的进程，为矿山变革和可持续发展贡献力量。