露天礦生產(chǎn)作業(yè)過程中的人工檢測(cè)無法滿足現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際的使用要求，并且存在現(xiàn)場(chǎng)管理的安全隱患。采用機(jī)器視覺、AI智能識(shí)別等方式，結(jié)合露天礦工作過程中安全監(jiān)測(cè)的具體工作，研發(fā)出露天礦安全生產(chǎn)智能識(shí)別系統(tǒng)，解決了生產(chǎn)安全監(jiān)管監(jiān)察能力與生產(chǎn)發(fā)展規(guī)模不適應(yīng)等問題，并通過現(xiàn)場(chǎng)真實(shí)工況試驗(yàn)驗(yàn)證檢測(cè)系統(tǒng)，試驗(yàn)結(jié)果表明:安全生產(chǎn)狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)在各種工況下均可有效識(shí)別，準(zhǔn)確報(bào)警率>90%，檢測(cè)準(zhǔn)確度>95%，環(huán)境魯棒性強(qiáng)，具有較高工程應(yīng)用價(jià)值，滿足安全生產(chǎn)系統(tǒng)的建設(shè)要求。

文章來源：《智能礦山》2025年第8期“學(xué)術(shù)園地”欄目

第一作者：楊志勇，正高級(jí)工程師，現(xiàn)任新疆天池能源有限責(zé)任公司準(zhǔn)東能源研究院副院長(zhǎng)（主持工作），主要從事智能礦山建設(shè)相關(guān)研究工作。E-mail：yzy912@163.com

作者單位：新疆天池能源有限責(zé)任公司；新疆露天礦智能生產(chǎn)與管控重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；新疆煤電產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究院

引用格式：楊志勇，丁文宇，胡桂林，等.基于深度學(xué)習(xí)的露天礦安全生產(chǎn)智能識(shí)別系統(tǒng)[J].智能礦山，2025，6(8)：73-76.

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露天煤礦開采在煤炭行業(yè)屬于高風(fēng)險(xiǎn)生產(chǎn)，安全、環(huán)保壓力大。隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)圖像處理技術(shù)在露天礦生產(chǎn)中得到了廣泛研究和應(yīng)用。通過現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)過程中的實(shí)際問題，構(gòu)建集感知、監(jiān)控、處理、預(yù)警及檢測(cè)評(píng)估于一體的露天礦安全生產(chǎn)智能識(shí)別系統(tǒng)，用現(xiàn)代化技術(shù)手段替換人工檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)智慧生產(chǎn)監(jiān)控。部分高校與企業(yè)合作開展露天礦智能識(shí)別領(lǐng)域的研究，推動(dòng)礦山安全生產(chǎn)的數(shù)字化和智能化進(jìn)程，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，研制出用于露天礦智能識(shí)別的算法模型及三維智能安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能夠自動(dòng)識(shí)別不安全因素，3D可視化監(jiān)測(cè)露天礦的安全生產(chǎn)情況。

露天礦安全生產(chǎn)智能識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

露天礦安全生產(chǎn)檢測(cè)系統(tǒng)采用非接觸式檢測(cè)方式，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)圖像處理技術(shù)，針對(duì)人員勞保、除鐵器附著、異物檢測(cè)、堵料識(shí)別、脫落檢測(cè)等露天礦安全相關(guān)問題進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)露天礦安全生產(chǎn)智能識(shí)別系統(tǒng)，系統(tǒng)由圖像采集與預(yù)處理系統(tǒng)、故障檢測(cè)系統(tǒng)、檢測(cè)結(jié)果顯示系統(tǒng)、報(bào)警系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)組成，檢測(cè)系統(tǒng)組成如圖1所示。

圖1 檢測(cè)系統(tǒng)組成

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的檢測(cè)露天礦生產(chǎn)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了全礦區(qū)工作區(qū)域安全狀態(tài)智能識(shí)別。檢測(cè)系統(tǒng)包括圖像采集與預(yù)處理系統(tǒng)、檢測(cè)裝置、檢測(cè)結(jié)果顯示系統(tǒng)、報(bào)警系統(tǒng)和后臺(tái)管理系統(tǒng)。

（1）圖像采集系統(tǒng)采用工業(yè)觸摸一體機(jī)、相機(jī)、補(bǔ)光燈、支架、千兆交換機(jī)等設(shè)備，保障圖像信息全時(shí)輸入系統(tǒng)。

（2）預(yù)處理系統(tǒng)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量并進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充，增加樣本多樣性。

（3）檢測(cè)裝置采用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并轉(zhuǎn)換為圖像目標(biāo)類型、數(shù)量與位置的檢測(cè)問題。

（4）檢測(cè)結(jié)果顯示系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，包括多路相機(jī)輸入的監(jiān)控圖像、檢測(cè)結(jié)果、系統(tǒng)功能按鍵。

（5）報(bào)警系統(tǒng)和后臺(tái)管理系統(tǒng)是當(dāng)處于非安全狀態(tài)時(shí)，啟動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)，并通過對(duì)講機(jī)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)工作人員遠(yuǎn)程指導(dǎo)，解除不安全狀態(tài)，后臺(tái)管理系統(tǒng)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的處理、分析和管理。

露天礦安全生產(chǎn)智能識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

露天礦安全生產(chǎn)智能識(shí)別系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)高效識(shí)別、監(jiān)測(cè)和預(yù)警煤礦安全生產(chǎn)過程中的各種風(fēng)險(xiǎn)，防范事故發(fā)生并提高煤礦安全生產(chǎn)水平，智能識(shí)別技術(shù)路線如圖2所示。

圖2 智能識(shí)別技術(shù)路線

露天礦安全生產(chǎn)智能識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和關(guān)鍵工藝采用模塊化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)高內(nèi)聚、低耦合，符合相關(guān)國(guó)家和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，具備較強(qiáng)的適應(yīng)能力和擴(kuò)展能力，保證軟件系統(tǒng)的穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量，以及有效地處理錯(cuò)誤輸入，主要關(guān)鍵技術(shù)突破包括3個(gè)方面。

（1）采用面向服務(wù)體系結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)不同功能單元封裝，數(shù)據(jù)交換采用可擴(kuò)展標(biāo)記語言XML，信息安全根據(jù)分級(jí)、分層、分區(qū)域的原則保障，采用加密技術(shù)提高安全性。

（2）支撐平臺(tái)支持主要操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品選用國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)具備跨數(shù)據(jù)庫(kù)特性。

（3）針對(duì)多場(chǎng)景、多波形的工業(yè)場(chǎng)景理解技術(shù)，采用新型載波技術(shù)、極化編碼調(diào)制方案、大規(guī)模MIMO技術(shù)，形成高精度、低漏報(bào)、低誤報(bào)識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)多任務(wù)的有效遷移和適配技術(shù)，保證識(shí)別準(zhǔn)確性的前提下，簡(jiǎn)化故障識(shí)別模型定制難度、縮短開發(fā)時(shí)間。

現(xiàn)場(chǎng)功能驗(yàn)證

露天煤礦視頻監(jiān)控整體技術(shù)框架使用TDetNet、TCNet和TSGAN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合特征選擇、知識(shí)圖譜、預(yù)測(cè)編碼等技術(shù)構(gòu)建了高清視頻安全應(yīng)用，包括人員勞保穿戴檢查、除鐵器附著識(shí)別、帶式輸送機(jī)回程面異物自動(dòng)預(yù)警、機(jī)頭堵料識(shí)別和挖掘機(jī)斗齒脫落自動(dòng)預(yù)警等。

露天煤礦視頻監(jiān)控應(yīng)用場(chǎng)景包括5個(gè)方面。

（1）頭盔、口罩、工裝等勞保穿戴是確保人員安全的基本手段，傳統(tǒng)人工檢查難以保障整個(gè)工作過程的覆蓋檢查。通過人員勞保穿戴視頻安全檢查，實(shí)時(shí)分析礦山生產(chǎn)區(qū)域的監(jiān)控錄像，自動(dòng)檢測(cè)人員勞保穿戴情況，并在發(fā)現(xiàn)穿戴不合格時(shí)，向安全礦山管控平臺(tái)報(bào)警。

露天煤礦工作區(qū)域監(jiān)控場(chǎng)景多，無法對(duì)2 000多個(gè)監(jiān)控畫面里面的人員逐一檢查。在實(shí)際生產(chǎn)過程中，主要通過大量人員現(xiàn)場(chǎng)巡查，視頻監(jiān)控作為輔助監(jiān)控手段。使用智能識(shí)別系統(tǒng)后，實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別物體，更好地監(jiān)控目標(biāo)區(qū)域，人力成本降低70%，監(jiān)控效率提升6倍。

（2）除鐵器用于檢測(cè)混入煤炭的鐵質(zhì)或者鋼質(zhì)物件，特別是由于“啞炮”導(dǎo)致未爆炸的雷管，如圖3所示，視頻系統(tǒng)分析煤炭傳輸設(shè)備（如傳送帶）的除鐵器監(jiān)控錄像，自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)除鐵器附著鐵器，并向安全礦山管控平臺(tái)報(bào)警。由于帶式輸送機(jī)線路長(zhǎng)且除鐵器數(shù)量多，傳統(tǒng)巡檢除鐵器耗時(shí)長(zhǎng)且無法保證巡檢質(zhì)量，使用智能識(shí)別系統(tǒng)后，人力成本降低30%，監(jiān)控效率提升1.5倍。

圖3 除鐵器吸附識(shí)別

（3）帶式輸送機(jī)是煤炭運(yùn)輸?shù)闹饕O(shè)備之一，回程面需保持凈空，排除傳送帶被異物割裂風(fēng)險(xiǎn)，回程面異物自動(dòng)預(yù)警應(yīng)用分析礦山傳輸設(shè)備回程面監(jiān)控錄像，自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)回程面異物，并向安全礦山管控平臺(tái)報(bào)警，傳送帶回程面異物識(shí)別如圖4所示。由于帶式輸送機(jī)距離長(zhǎng)以及回程面人眼檢查困難等特點(diǎn)，傳統(tǒng)巡檢帶式輸送機(jī)耗時(shí)長(zhǎng)且無法保證巡檢質(zhì)量，使用智能識(shí)別系統(tǒng)后，人力成本降低42%，監(jiān)控效率提升2.3倍。

圖4 傳送帶回程面異物識(shí)別

（4）帶式輸送機(jī)在輸送煤炭過程中，經(jīng)常會(huì)因物料粒度過大或其他原因，導(dǎo)致頭部下料刮板輸送機(jī)堵塞的情況，如果未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，會(huì)出現(xiàn)帶式輸送機(jī)頭部大量積料，導(dǎo)致運(yùn)輸系統(tǒng)停產(chǎn)，嚴(yán)重情況輸送帶會(huì)由于物料導(dǎo)致?lián)p壞，造成不可彌補(bǔ)的損失，帶式輸送機(jī)堵料識(shí)別如圖5所示。分析礦山帶式輸送機(jī)機(jī)頭監(jiān)控，自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)帶式輸送機(jī)機(jī)頭堵料，并向安全礦山管控平臺(tái)報(bào)警。

圖5 帶式輸送機(jī)堵料識(shí)別

（5）挖機(jī)挖斗在作業(yè)中存在斗齒脫落風(fēng)險(xiǎn)，脫落斗齒可能造成后續(xù)生產(chǎn)流程中設(shè)備（例如碎煤機(jī)）的嚴(yán)重?fù)p壞。在邊緣側(cè)部署智能檢測(cè)系統(tǒng)，使用物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別挖機(jī)駕駛艙前方攝像頭捕捉畫面，對(duì)斗齒脫落作出判斷，向駕駛員及報(bào)警平臺(tái)報(bào)警。挖機(jī)斗齒脫落識(shí)別如圖6所示。

圖6 挖機(jī)斗齒脫落識(shí)別

目前露天礦挖機(jī)開采作業(yè)過程中斗齒狀態(tài)檢測(cè)設(shè)備應(yīng)用較少，主要依靠電鏟司機(jī)通過監(jiān)控設(shè)備人工觀察，在每個(gè)挖掘周期中均需要觀察1次或多次，大量重復(fù)性觀察使得挖機(jī)司機(jī)視覺疲勞，增加工作壓力，且存在因疏忽大意造成斗齒丟失不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)的情況，若斗齒混入煤中進(jìn)入破碎機(jī)，造成嚴(yán)重的安全隱患和經(jīng)濟(jì)損失。使用智能識(shí)別系統(tǒng)后，減少了現(xiàn)場(chǎng)挖機(jī)駕駛員的工作強(qiáng)度，斗齒脫落第一時(shí)間報(bào)警，達(dá)到挖掘全過程安全生產(chǎn)的效果。

總 結(jié)

（1）安全生產(chǎn)智能識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了智能化監(jiān)控和分析，具有對(duì)象識(shí)別能力、預(yù)測(cè)分析能力和數(shù)據(jù)處理效率，且安全可靠。

（2）采用高性能物體檢測(cè)和圖像分割深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)預(yù)訓(xùn)練模型，通過訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別物體，更好地監(jiān)控目標(biāo)區(qū)域，同時(shí)具備預(yù)測(cè)和分析功能。

（3）安全生產(chǎn)智能識(shí)別系統(tǒng)解決了礦山復(fù)雜場(chǎng)景下的安全生產(chǎn)監(jiān)控及預(yù)測(cè)問題，基于高清視頻AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了5大業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能識(shí)別與預(yù)警。現(xiàn)場(chǎng)實(shí)地應(yīng)用表明在各種工況下準(zhǔn)確報(bào)警率>90%，檢測(cè)準(zhǔn)確度>95%，環(huán)境魯棒性強(qiáng)，具有較高工程應(yīng)用價(jià)值。

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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