矿山AI人工智能技术研究与实践

矿山AI人工智能研报总结

一、矿山AI人工智能背景

• 政策推动：自2014年起，中国煤炭工业协会、国家发展改革委、工业和信息化部等部门相继发布多项政策，推动矿山智能化发展，如《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》《有色金属行业智能矿山建设指南（试行）》《煤矿智能化建设指南(2021年版)》等。
• 技术驱动：政策鼓励物联网、大数据、人工智能、5G等前沿技术在矿山的应用，以提升安全生产水平。
• 安全需求：国家矿山安监局要求建设AI视频智能辅助监管监察系统，实时监控矿山生产状态和安全状态。

二、矿山AI人工智能技术架构

• 技术架构未在正文中详细描述，但提及以AI图像智能识别技术为核心，结合机器深度学习、报警系统和自动化模糊控制技术。

三、矿山AI人工智能主要功能

• 隐患识别：识别设施不安全状态、设备异常、环境不安全因素，如皮带大块、锚杆、堆跑偏等，并进行报警。
• 煤流量检测：通过AI智能识别和激光灯识别皮带煤量，实现运量统计和自动保护停机。
• 人员行为识别：识别井下人员违章行为和标准化作业规范，实现自动报警、图像抓拍和延时录像。
• 专用设备检测：提升机首尾绳、主副井井筒、钢缆皮带等设备的在线检测。
• 联动控制：系统可设定联动规则，通过通信接口控制自动化系统、广播通信系统等。

四、矿山AI人工智能技术典型应用场景及主要设备

• 智能主煤流运输：煤流煤量识别、皮带大块检测、异物检测、堆煤检测、跑偏检测等，主要设备包括KBA12S矿用本安型图像处理摄像仪、KBA12J矿用本安型激光雷达摄像仪、KXJ660矿用隔爆兼本安型图像处理控制器等。
• 综采工作面：采煤机状态识别、液压支架支护状态监控、危险区域人员禁入、刮板输送机大块煤识别等，主要设备包括KBA12S矿用本安型图像处理摄像仪、KXJ660矿用隔爆兼本安型图像处理控制器等。
• 掘进工作面：关键作业工艺过程监管、人员数量统计、危险区域人员入侵识别等，主要设备包括YHC12矿用本安型图像采集仪（双目）等。
• 智能辅助运输：信号灯异常识别、挂车识别统计、违章闯红灯识别、车辆超速抓拍等，主要设备包括KXJ660矿用隔爆兼本安型图像处理控制器、YHC12矿用本安型机车测速图像采集仪等。
• 智能提升：尾绳监测、首绳检测、井底落煤堆煤检测、箕斗残留检测等，主要设备包括煤矿主井箕斗放煤状态AI智能视频识别联动控制系统、井筒AI视频智能检测系统等。
• 智能通风：识别行人、车辆、风门状态，实现自动风门控制，主要设备包括智能通风AI视频识别应用相关设备。
• 智能供电与排水：人员识别、语音预警、违章识别、远程控制、画面自动切换、巡检人员身份识别等，主要设备包括智能供电与排水AI视频识别应用相关设备。
• 三违管理及重大风险管控：电子围栏周界识别、人员行为识别、设备环境隐患识别等，主要设备包括三违管理及重大风险管控AI视频识别应用相关设备。
• 选煤厂：人员行为管理、定时巡检、设备不安全状态识别等，主要设备包括选煤厂AI视频识别应用相关设备。
• 露天煤矿：司机违章行为识别、作业半径区域危险检测、车辆待装无序检测等，主要设备包括露天煤矿AI视频识别应用相关设备。