目前，國(guó)內(nèi)煤礦普遍采用人工方式對(duì)工業(yè)視頻進(jìn)行監(jiān)測(cè)或事后回放，存在效率低、對(duì)各類突發(fā)事件反應(yīng)不及時(shí)等問(wèn)題，隨著煤礦智能化建設(shè)的不斷推進(jìn)，以深度學(xué)習(xí)模型為代表的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)得到了快速發(fā)展，通過(guò)建立云-邊-端體系的煤礦視頻智能分析處理系統(tǒng)，替代人工識(shí)別方式，已成為新一代煤礦工業(yè)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展方向。

文章來(lái)源：《智能礦山》2025年第6期“視角·觀點(diǎn)”欄目

第一作者：武建軍，教授級(jí)高級(jí)工程師，現(xiàn)任中煤集團(tuán)山西華昱能源有限公司副總監(jiān)，主要從事采礦工程的研究工作。E-mail：13903586956@139.com

作者單位：中煤集團(tuán)山西華昱能源有限公司；中國(guó)礦業(yè)大學(xué)；中煤華晉集團(tuán)有限公司

引用格式：武建軍，錢建生，朱若軍，等.礦山“人 - 機(jī) - 環(huán)”全域視覺(jué)感知與預(yù)警技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用[J].智能礦山，2025，6(4)：11-20.

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融合機(jī)器視覺(jué)、邊緣計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、云服務(wù)和嵌入式智能終端等先進(jìn)技術(shù)，建立礦山“人-機(jī)-環(huán)”全域視覺(jué)感知與預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)人員、設(shè)備和環(huán)境精準(zhǔn)感知、實(shí)時(shí)分析和協(xié)同預(yù)警，提高煤礦安全生產(chǎn)保障能力和災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警水平。

全域視覺(jué)感知與預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)

煤礦安全生產(chǎn)需要全面感知礦井人員、設(shè)備和環(huán)境的各類信息，并對(duì)感知信息進(jìn)行深入融合分析，結(jié)合安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、生產(chǎn)自動(dòng)化系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動(dòng)和預(yù)警，實(shí)現(xiàn)煤礦安全生產(chǎn)主動(dòng)閉環(huán)管理。構(gòu)建礦山“人-機(jī)-環(huán)”全域視覺(jué)感知與預(yù)警體系，形成多參量、多層次、多尺度的跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)感知策略，提供煤礦安全生產(chǎn)的數(shù)據(jù)支撐。

礦山“人-機(jī)-環(huán)”全域視覺(jué)感知與預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)如圖1所示，分為感知層、邊緣分析層、云服務(wù)層和應(yīng)用層。

圖1 礦山“人-機(jī)-環(huán)”全域視覺(jué)感知與預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)

（1）感知層

通過(guò)高速、低速、紅外光譜、雙目和雷達(dá)測(cè)速等多種類型的礦用本安型AI攝像儀進(jìn)行視頻信息采集，實(shí)現(xiàn)人員、設(shè)備、環(huán)境信息感知；通過(guò)嵌入式AI分析模塊，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析、就地控制。

（2）邊緣分析層

基于邊緣計(jì)算的視頻分析裝置，部署深度學(xué)習(xí)模型，完成視頻數(shù)據(jù)的過(guò)濾、清洗，以及分布式邊緣計(jì)算和處理，對(duì)關(guān)鍵、異常數(shù)據(jù)在邊緣端就地處理并上傳至云服務(wù)平臺(tái)，同時(shí)接收來(lái)自云服務(wù)平臺(tái)調(diào)優(yōu)后的模型，實(shí)現(xiàn)邊緣分析裝置自動(dòng)迭代升級(jí)。

（3）云服務(wù)層

AI賦能平臺(tái)，融合匯聚感知層終端和邊緣分析層計(jì)算數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)和預(yù)警決策，實(shí)現(xiàn)對(duì)異常分級(jí)處置，提供預(yù)警與應(yīng)急處置方案，構(gòu)建實(shí)時(shí)分析、動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)、預(yù)警決策、生產(chǎn)協(xié)同和閉環(huán)管理的管控優(yōu)化新模式。

（4）應(yīng)用層

針對(duì)不同應(yīng)用進(jìn)行細(xì)分和場(chǎng)景化的AI視頻識(shí)別預(yù)警，實(shí)現(xiàn)人員的不安全（規(guī)范）行為識(shí)別、設(shè)備不安全狀態(tài)識(shí)別和環(huán)境不安全隱患識(shí)別，提升煤礦安全生產(chǎn)的全場(chǎng)景防范能力和煤礦安全防范的整體聯(lián)動(dòng)預(yù)警水平。

全域視覺(jué)感知與預(yù)警視頻檢測(cè)

2.1 視頻圖像預(yù)處理

煤礦井下環(huán)境復(fù)雜、粉塵和霧氣嚴(yán)重、低照度，采集的圖像存在對(duì)比度和分辨力低、細(xì)節(jié)模糊、高噪聲等問(wèn)題，圖像關(guān)鍵信息準(zhǔn)確識(shí)別和提取難，影響視頻分析結(jié)果。通過(guò)視頻圖像預(yù)處理技術(shù)消除圖像中的干擾因素，提升視頻圖像質(zhì)量，圖像預(yù)處理技術(shù)主要包括圖像增強(qiáng)和超分辨率重建。

（1）圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)可改善礦井視頻圖像光照不均勻、對(duì)比度低等問(wèn)題。基于雙邊濾波和多尺度Retinex算法的圖像增強(qiáng)方法流程如圖2所示。基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)方法利用礦井低質(zhì)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，構(gòu)建出高效圖像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)并捕獲從低光照?qǐng)D像到高質(zhì)量參考圖像的復(fù)雜映射關(guān)系。

圖2 雙邊濾波和多尺度Retinex算法的圖像增強(qiáng)方法流程

基于反注意塊的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，雙判別器從全局和局部2個(gè)維度生成圖像，反注意力模塊減少黑暗區(qū)域噪聲干擾，基于反注意塊的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)如圖3所示。采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建煤礦井下低光照?qǐng)D像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)，提升礦井低光照?qǐng)D像的對(duì)比度和亮度，與原始低光照?qǐng)D像相比，增強(qiáng)圖像的峰值信噪比提升約54%，結(jié)構(gòu)相似性提升約140%。

圖3 基于反注意塊的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

（2）超分辨率重建

視頻圖像在井下受環(huán)境影響，分辨率較低。采用基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建技術(shù)，提高圖像的重建精度和質(zhì)量。輕量級(jí)的超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)，級(jí)聯(lián)殘差塊充分利用淺層特征和深層特征，利用1×1卷積核減少模型參數(shù)量，提高網(wǎng)絡(luò)的效率?；阱^定鄰域回歸的超分辨率重建技術(shù)，融入顏色恢復(fù)與邊緣保持機(jī)制，增強(qiáng)低照度圖像的特征表現(xiàn)能力，基于顏色恢復(fù)和邊緣保持的低照度圖像超分辨率重建方法如圖4所示。

圖4 基于顏色恢復(fù)和邊緣保持的低照度圖像超分辨率重建方法

2.2 視頻識(shí)別場(chǎng)景模型

煤礦關(guān)鍵視頻場(chǎng)景智能識(shí)別與檢測(cè)主要用于人員行為、機(jī)器狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)識(shí)別與檢測(cè)，融合多維度分析礦山數(shù)據(jù)，對(duì)礦山生產(chǎn)業(yè)務(wù)及規(guī)則進(jìn)行結(jié)構(gòu)化特征建模，提出了全流程生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管控的云邊協(xié)同視頻結(jié)構(gòu)化分析平臺(tái)模型如圖5所示，識(shí)別場(chǎng)景主要包括以下3個(gè)方面。

圖5 云邊協(xié)同視頻結(jié)構(gòu)化分析模型

（1）人員不安全（規(guī)范）行為監(jiān)管主要針對(duì)瓦檢員作業(yè)不規(guī)范、乘車不規(guī)范、區(qū)域限員、乘坐輸送帶、人員脫崗、人員入侵、行人乘車不規(guī)范、鉆場(chǎng)管理、危險(xiǎn)區(qū)域監(jiān)測(cè)、井下車輛超速抓拍等。

（2）設(shè)備不安全狀態(tài)檢測(cè)包括綜采工作面、掘進(jìn)工作面、主運(yùn)輸系統(tǒng)、輔助運(yùn)輸系統(tǒng)、輔助駕駛系統(tǒng)、供電與排水系統(tǒng)、風(fēng)門等。

（3）環(huán)境不安全隱患監(jiān)測(cè)包括圍巖裂縫、煤壁片幫、煙霧明火、積水涌水、粉塵濃度、頂板變形、溫度異常等。

全域視覺(jué)感知與預(yù)警技術(shù)的典型應(yīng)用

中煤華晉集團(tuán)有限公司王家?guī)X煤礦（簡(jiǎn)稱王家?guī)X煤礦）是國(guó)家首批智能化示范建設(shè)煤礦，2022年聯(lián)合中國(guó)礦業(yè)大學(xué)建設(shè)了工信部、應(yīng)急管理部第一批安全應(yīng)急裝備應(yīng)用試點(diǎn)示范工程，建設(shè)了礦山“人-機(jī)-環(huán)”全域視覺(jué)感知與預(yù)警系統(tǒng)，通過(guò)云-邊-端多級(jí)AI視頻識(shí)別體系，構(gòu)建了覆蓋礦山安全生產(chǎn)全域的典型場(chǎng)景庫(kù)和模型算法群，實(shí)現(xiàn)3大類36種典型場(chǎng)景的智能識(shí)別，典型場(chǎng)景隱患識(shí)別方法準(zhǔn)確率≥95%，隱患識(shí)別時(shí)間≤300 ms，目前，礦山“人-機(jī)-環(huán)”全域視覺(jué)感知與預(yù)警系統(tǒng)已在王家?guī)X煤礦得到常態(tài)化應(yīng)用，成效顯著。礦山AI視覺(jué)智能識(shí)別管理平臺(tái)界面如圖6所示。

圖6 礦山AI視覺(jué)智能識(shí)別管理平臺(tái)界面

3.1 綜采工作面

基于AI視頻識(shí)別技術(shù)，建立綜采工作面安全生產(chǎn)管理及預(yù)警體系，提高生產(chǎn)系統(tǒng)的可靠性和生產(chǎn)作業(yè)的安全性。場(chǎng)景包括采煤機(jī)的狀態(tài)識(shí)別與跟蹤、跟機(jī)移架工序識(shí)別、刮板輸送機(jī)斷鏈、拉斜和推直識(shí)別、液壓支架護(hù)幫狀態(tài)監(jiān)測(cè)和機(jī)尾刮板運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)等。綜采工作面AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景界面如圖7所示，綜采工作面AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景應(yīng)用見(jiàn)表1。

圖7 綜采工作面AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景界面

表1 綜采工作面AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景應(yīng)用

3.2 掘進(jìn)工作面

基于AI視頻識(shí)別技術(shù)，建設(shè)掘進(jìn)工作面安全生產(chǎn)管理及預(yù)警體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)掘進(jìn)工作面關(guān)鍵作業(yè)的工藝過(guò)程進(jìn)行監(jiān)管，對(duì)人員不安全行為進(jìn)行監(jiān)控預(yù)警。對(duì)掘進(jìn)工作面敲幫問(wèn)頂、前探梁安裝、背板結(jié)頂?shù)汝P(guān)鍵作業(yè)工藝過(guò)程進(jìn)行智能識(shí)別監(jiān)管，對(duì)鉆桿工作狀況實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。掘進(jìn)工作面AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景界面如圖8所示，掘進(jìn)工作面AI視頻智能識(shí)別場(chǎng)景應(yīng)用見(jiàn)表2。

圖8 掘進(jìn)工作面AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景界面

表2 掘進(jìn)工作面AI視頻智能識(shí)別場(chǎng)景應(yīng)用

3.3 主運(yùn)輸系統(tǒng)

基于AI視頻識(shí)別技術(shù)，建立主運(yùn)輸系統(tǒng)安全生產(chǎn)管理及預(yù)警體系，對(duì)主煤流運(yùn)輸系統(tǒng)的異物、跑偏、撕裂和轉(zhuǎn)載點(diǎn)堆等進(jìn)行異常情況分析和識(shí)別，提升煤流運(yùn)輸系統(tǒng)的生產(chǎn)效率并增強(qiáng)系統(tǒng)運(yùn)作的安全性。精確識(shí)別輸送帶煤量變化，實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)運(yùn)煤量，主運(yùn)場(chǎng)景AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景界面如圖9所示，主運(yùn)場(chǎng)景AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景應(yīng)用見(jiàn)表3。

圖9 主運(yùn)場(chǎng)景AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景界面

表3 主運(yùn)場(chǎng)景AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景應(yīng)用

3.4 輔助運(yùn)輸系統(tǒng)

基于AI視頻識(shí)別技術(shù)，建立輔助運(yùn)輸系統(tǒng)安全生產(chǎn)管理及預(yù)警體系，實(shí)現(xiàn)車輛及信號(hào)燈狀態(tài)檢測(cè)、車輛計(jì)數(shù)、超速監(jiān)測(cè)、乘車規(guī)范性檢測(cè)等，強(qiáng)化運(yùn)輸現(xiàn)場(chǎng)管理，確保輔助運(yùn)輸過(guò)程精準(zhǔn)高效，輔助運(yùn)輸場(chǎng)景AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景界面如圖10所示，輔助運(yùn)輸場(chǎng)景AI視頻智能識(shí)別場(chǎng)景應(yīng)用見(jiàn)表4。

圖10 輔助運(yùn)輸場(chǎng)景AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景界面

表4 輔助運(yùn)輸場(chǎng)景AI視頻智能識(shí)別場(chǎng)景應(yīng)用

3.5 人員規(guī)范行為

建立多維度、多角度、全場(chǎng)景的人員不安全行為視頻識(shí)別，主要包括礦工不安全操作設(shè)備行為識(shí)別、危險(xiǎn)區(qū)域入侵識(shí)別、人員不安全行為識(shí)別和巡檢軌跡識(shí)別等，人員不安全行為AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景界面如圖11所示，人員不安全行為AI視頻智能識(shí)別場(chǎng)景應(yīng)用見(jiàn)表5。

圖11 人員不安全行為AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景界面

表5 人員不安全行為AI視頻智能識(shí)別場(chǎng)景應(yīng)用

3.6 環(huán)境異常隱患

通過(guò)AI視頻識(shí)別與分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)煤礦安全生產(chǎn)過(guò)程中內(nèi)外環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、預(yù)警和災(zāi)害防治，主要應(yīng)用于煤礦火災(zāi)感知、粉塵識(shí)別等，環(huán)境異常隱患AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景界面如圖12所示，環(huán)境異常隱患AI視頻智能識(shí)別場(chǎng)景應(yīng)用見(jiàn)表6。

圖12 環(huán)境異常隱患AI視頻識(shí)別與預(yù)警場(chǎng)景界面

表6 環(huán)境異常隱患AI視頻智能識(shí)別場(chǎng)景應(yīng)用

全域視覺(jué)感知與預(yù)警系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)

（1）復(fù)雜多變的環(huán)境條件

礦山環(huán)境復(fù)雜多變，受井下光照不足、陰暗、潮濕、粉塵等多種因素的影響，對(duì)視覺(jué)感知設(shè)備成像質(zhì)量和穩(wěn)定性造成干擾，對(duì)智能算法的識(shí)別精度和可靠性產(chǎn)生影響。在復(fù)雜多變的環(huán)境條件下，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、可靠的視覺(jué)感知與預(yù)警是技術(shù)面臨的重要挑戰(zhàn)。

（2）多樣化的礦山設(shè)備和人員行為

礦山設(shè)備和人員行為的多樣化給視覺(jué)感知與預(yù)警技術(shù)帶來(lái)了挑戰(zhàn)。不同設(shè)備和人員的外觀、運(yùn)動(dòng)軌跡、行為特征等，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識(shí)別和區(qū)分差異是精準(zhǔn)預(yù)警的關(guān)鍵，設(shè)備和人員的交互行為也是干擾預(yù)警系統(tǒng)準(zhǔn)確性的重要因素之一。

（3）實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性

礦山生產(chǎn)對(duì)實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求高，若發(fā)生異常情況，預(yù)警系統(tǒng)必須迅速、準(zhǔn)確做出反應(yīng)，以避免或減少事故發(fā)生，在保證實(shí)時(shí)性的同時(shí)提高預(yù)警準(zhǔn)確性，滿足礦井安全生產(chǎn)的需求。

（4）環(huán)境不安全隱患的復(fù)雜性

煤礦地質(zhì)災(zāi)害的復(fù)雜性、安全風(fēng)險(xiǎn)的多變性，導(dǎo)致礦井環(huán)境隱患識(shí)別和預(yù)警面臨困難。巷道變形和煤壁外移等由于變化過(guò)程長(zhǎng)且緩慢，難以有效識(shí)別；粉塵導(dǎo)致圖片質(zhì)量差，識(shí)別難度大等因素，對(duì)精準(zhǔn)預(yù)警環(huán)境隱患提出更高要求。

全域視覺(jué)感知與預(yù)警系統(tǒng)發(fā)展對(duì)策

（1）加強(qiáng)礦井算法技術(shù)攻關(guān)

推動(dòng)煤礦特殊照明環(huán)境下的工業(yè)視頻圖像特征增強(qiáng)和超分辨率重建方法研究。在“人-機(jī)-環(huán)”多領(lǐng)域場(chǎng)景提取人的不安全行為特征、機(jī)的不安全狀態(tài)及環(huán)境的不安全因素，探索新的視覺(jué)感知技術(shù)和智能算法，利用深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，提高礦井智能算法的識(shí)別精度和可靠性。

（2）推動(dòng)“人-機(jī)-環(huán)”多源數(shù)據(jù)融合與協(xié)同

推動(dòng)礦山環(huán)境、設(shè)備狀態(tài)和人員行為多源數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警與聯(lián)動(dòng)控制。融合視頻、圖像、聲音等多媒體數(shù)據(jù)以及傳感器數(shù)據(jù)等，形成自感泛聯(lián)、數(shù)驅(qū)智采的礦井多維度主動(dòng)感知及智能化開(kāi)采新模式。

（3）提高預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性

利用邊緣計(jì)算技術(shù)，將部分計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移到井下邊緣設(shè)備處理，減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延、提高處理速度，實(shí)現(xiàn)本地獨(dú)立工作進(jìn)行安全隱患分析及預(yù)警，形成高速視頻感知、實(shí)時(shí)識(shí)別、動(dòng)態(tài)協(xié)同預(yù)警的煤礦安全智能監(jiān)管新模式。

（4）加強(qiáng)環(huán)境不安全隱患應(yīng)用研究

對(duì)于難以直接識(shí)別的隱患，可通過(guò)特定物識(shí)別。例如：識(shí)別錨桿端部空間坐標(biāo)變化反演巷道變形；通過(guò)對(duì)特定標(biāo)定物的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，判斷粉塵濃度是否超限；加強(qiáng)環(huán)境隱患數(shù)據(jù)集建設(shè)和共享。

結(jié) 語(yǔ)

礦山“人-機(jī)-環(huán)”全域視覺(jué)感知與預(yù)警技術(shù)，從人員不安全行為、設(shè)備不安全狀態(tài)和環(huán)境不安全隱患多維度精準(zhǔn)感知、實(shí)時(shí)分析和協(xié)同預(yù)警，形成多參量、多層次、多尺度的跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)的感知策略，推動(dòng)煤礦智能化建設(shè)全覆蓋、自感知、邊計(jì)算的新理念。

全域視覺(jué)感知與預(yù)警技術(shù)在“人-機(jī)-環(huán)”多個(gè)監(jiān)控場(chǎng)景中取得了應(yīng)用，并取得一定的應(yīng)用效果，但部分場(chǎng)景受工況環(huán)境的影響局限性強(qiáng)，無(wú)法精準(zhǔn)有效聯(lián)動(dòng)預(yù)警。下一步將構(gòu)建煤礦通信聯(lián)絡(luò)、生產(chǎn)自動(dòng)化、安全監(jiān)控多系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)與協(xié)同，實(shí)現(xiàn)高水平的智能礦山數(shù)據(jù)分析與智能決策，推動(dòng)煤礦行業(yè)向更高效、更安全的方向邁進(jìn)。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

煤炭科學(xué)研究總院期刊出版公司擁有科技期刊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

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