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基于AI识别模型的智慧矿山井上/下安全预警系统构建及应用
被引量：
1
1
作者
杨洋
马昆
+3 位作者
王立兵
任予鑫
黄艳利
董霁红
《金属矿山》
北大核心
2025年第7期124-136,共13页
针对智慧矿山建设中煤矿安全生产面临的复杂挑战,构建了一套面向全流程、多场景的人工智能安全预警系统,通过“感知—分析—预警—处置”的闭环架构,实现矿山安全生产的智能化管控。在感知层,设计了基于深度学习模型的矿山场景智能感知...
针对智慧矿山建设中煤矿安全生产面临的复杂挑战,构建了一套面向全流程、多场景的人工智能安全预警系统,通过“感知—分析—预警—处置”的闭环架构,实现矿山安全生产的智能化管控。在感知层,设计了基于深度学习模型的矿山场景智能感知方案,实现对复杂矿山环境的精准识别;在分析层,开发了采—掘—运—通协同预警模型,实现生产环节的全面监控;在决策层,集成机器学习算法与知识图谱技术,构建了具有跨域适应性的混合智能预警系统;在应用层,搭建多维感知预警平台,包括综采工作面智能可视化、矿井水动态监测、井下人员行为智能研判等功能模块,实现了对矿山生产全过程的实时、精准监控。研究表明:(1)融合DETR和Deep Lab V3+的矿山场景识别AI模型在高分辨率数据集上的P_A值达到0.835、M_(IOU)值达到0.825,结合SAM模型对露天煤炭场地、井工煤炭场地、煤电场地和煤化工场地4类煤基场地的识别精度均超过0.820,在鄂尔多斯和宁东基地的验证中识别精度分别达到0.788和0.838;(2)矿山安全预警系统采用分层设计架构,可以完成从矿山开采数据采集、处理到业务逻辑和应用展示的全过程智能感知管控;(3)系统在宁东基地典型矿山的应用验证表明,该系统具有良好的实用性和可靠性,为推动传统矿山向智慧矿山转型提供了实践范例。
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关键词
智慧矿山
安全
预警
深度学习
协同预警模型
多场景感知
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职称材料
题名
基于AI识别模型的智慧矿山井上/下安全预警系统构建及应用
被引量：
1
1
作者
杨洋
马昆
王立兵
任予鑫
黄艳利
董霁红
机构
国家能源集团宁夏煤业有限责任公司
中国矿业大学机电工程学院
中国矿业大学环境与测绘学院
矿山生态修复教育部工程研究中心
中国矿业大学公共管理学院(应急管理学院)
中国矿业大学矿业工程学院
出处
《金属矿山》
北大核心
2025年第7期124-136,共13页
基金
国家能源集团宁夏煤业有限责任公司企业项目(编号:[2023]016)
“十三五”国家重点研发计划项目(编号:2017YFE0119600)。
文摘
针对智慧矿山建设中煤矿安全生产面临的复杂挑战,构建了一套面向全流程、多场景的人工智能安全预警系统,通过“感知—分析—预警—处置”的闭环架构,实现矿山安全生产的智能化管控。在感知层,设计了基于深度学习模型的矿山场景智能感知方案,实现对复杂矿山环境的精准识别;在分析层,开发了采—掘—运—通协同预警模型,实现生产环节的全面监控;在决策层,集成机器学习算法与知识图谱技术,构建了具有跨域适应性的混合智能预警系统;在应用层,搭建多维感知预警平台,包括综采工作面智能可视化、矿井水动态监测、井下人员行为智能研判等功能模块,实现了对矿山生产全过程的实时、精准监控。研究表明:(1)融合DETR和Deep Lab V3+的矿山场景识别AI模型在高分辨率数据集上的P_A值达到0.835、M_(IOU)值达到0.825,结合SAM模型对露天煤炭场地、井工煤炭场地、煤电场地和煤化工场地4类煤基场地的识别精度均超过0.820,在鄂尔多斯和宁东基地的验证中识别精度分别达到0.788和0.838;(2)矿山安全预警系统采用分层设计架构,可以完成从矿山开采数据采集、处理到业务逻辑和应用展示的全过程智能感知管控;(3)系统在宁东基地典型矿山的应用验证表明,该系统具有良好的实用性和可靠性,为推动传统矿山向智慧矿山转型提供了实践范例。
关键词
智慧矿山
安全
预警
深度学习
协同预警模型
多场景感知
Keywords
smart mine
safety warning
deep learning
collaborative warning model
multi-scenario perception
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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1
基于AI识别模型的智慧矿山井上/下安全预警系统构建及应用
杨洋
马昆
王立兵
任予鑫
黄艳利
董霁红
《金属矿山》
北大核心
2025
1
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