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摘要：基于机器深度学习的AI智能技术，构建AI图像智能识别管理平台，以满足煤矿减人提效的需求，提升安全生产智能化管理水平，最终减少事故发生。该系统是以煤矿井下摄像仪的实时枧频图像数据为基础，以AI图像智能识别技术为核心、以机器深度学习数学模型和报警系统为支撑、以自动化模糊控制技术为手段的综合性视频智能控制系统。
关键词：AI;人工智能;智能视频;智能分析识别：智能控制
0、引言
系统采用先进的数字化视频技术、AI图像智能识别技术及模糊控制技术，利用煤矿井下摄像仪的视频监控图像，监视和识别人员、设备、环境等运行状况，对皮带锚杆、矸石、堆煤、非法运人等异常情况，人员不带安全帽、脱岗等违章情况，巷道烟雾、涌水、片帮冒顶等进行识别，抓拍照片、自动录像、弹屏报警，输出报警信号，并能控制皮带、猴车、斜巷绞车等设备停车，能够有效遏制重大事故的发生：能够识别皮带上的煤量，并根据煤量大小输出控制信号调节皮带的运行速度，减少设备磨损和降低能耗：能够统计每条皮带的运煤量，评估运输效率。系统操作简单，界面友好，可以降低成本，减少浪费，提高设备运行寿命，促进安全生产系统的建设和投入运行，可以完善现有工业电视监控系统的功能，提升煤矿的智能化水平，对保障安全生产，提高劳动生产率和管理水平，降低生产和管理成本，增强企业在市场中的竞争力具有重要意义。
1、系统研究背景及意义
目前现代化高产高效矿井为了及时发现隐患问题，避兔事故发生，在煤矿井上、下的重点区域，都建设了视频监控系统，很多煤矿的监控摄像仪数量达到200-300台以上，实现了井上、下重点场所全覆盖。在井上建设了调度指挥中心，采取24小时值班制，安全管理值班人员实时盯着各重点位置，监控各作业过程，一旦发生隐患，远程电话或通过广播系统通知井下工区，以期及时消除隐患。但井下点多面广环节多，由于人的视觉疲劳，难以长时间保持警觉，调度员不可能“面面俱到”，也不可能4 小时目不转睛地看着多个或一个监控点，无法对违章作业、环境异常和设备异常状态进行及时获取。所以，需要有一双智能的“眼睛”替代人眼，及时发现隐患，立即进行报警，抓拍照片和延时录像，提醒现场人员和监管人员，并能发出联动控制指令，控制现场设备停车，避免重大事故的发生。
2、系统详细设计
2.1 设计思路
煤矿井下环境复杂，隐患种类繁多，煤矿常见的安全生产事故隐患，可分为人的不安全行为、物（设备）的不安全状态及环境的不安全因素三大类，本着急用先行原则，优先对事件频发、后果严重的隐患实现智能检测，后续可通过对各种隐患样本收集、整理，逐步增加隐患识别的种类和识别率，除了隐患的识别，还可以对皮带上的煤量进行精确识别，用于皮带调速和皮带运煤量统计。基于图片深度学习技术对AI视频智能识别平台进行训练，能实现煤矿常见的各种违章和隐患的智能识别，识别后能进行弹窗报警、抓拍照片、进行录像、记录日志，发出联动控制命令，实现现场广播语音报警提醒、设备停车等。
2.2 总体架构设计
系统设计的核心思想是将视频识别分析、工业联动控制等功能集成，利用通用数字摄像仪、飪智能摄像仪、控制主机、专用GPU服务器、远程控制设备等组成一个智能化、多功能、全天候的动态视频智能识别系统，做到视频机器视觉识别与工业控制相结合，既能实现对人员行为的识别，也能实现对矿井环境及物品（设备）状态等的识别，并能实现对运输皮帶等主要生产设备的自动保护停机、智能调速控制，达到安全、节能的目标。系统主要由主控诖算机、专用GPU服务器、AI智能祺别软件平台、矿用高清摄像仪、AI智能摄像仪、远程联动控制器和工环國等部组成。
3、系统特色
AI视频智能识别软件平台采用统一的软件技术架构，以组件化方式构成，集成了消息中间件、数据库服务、分布式缓存、应用容器、事件分发、流媒体转发、联动设备接入、存储接入、短信接入、邮件接入等各类服务，由各个组件承载相关服务能力，提供平台及支撑组件的各种功能需求。
1、可深缩性
平台根据项目规模和应用场景，设计时考虑了AI智能识别GPU服务器的水平扩展能力，尤其是设备接入、流分发、流存储、事件、数据库等关键服务。
2、可维护性
平台界面设计人性化，采用B/S方式管理，使系统管理和维护更方便快捷。
3、多层次的安全设计
平台从设备、网络、主机、数据、应用多个层面考虑各类安全防护点并采用多种安全控制策略。访问存储设备、前端设备等各类设备均需通过设备的身份认证才能访问。访问平台支持htps访问，敏感数据的传输统一经过安全认可的加密方式加密后传输，对非本地局域网的外网通过映射专用端口进行访问。通过防火墙控制非平台使用端口的访问。
4、可扩展性
平台组件化设计，组件分为业务管理、通用服务、基础配置、识别算法库等多层架构，可对每一层面组件进行能扩充，可通过对已有组件进行升级扩展系统的能力，也可以通过新增组件扩展能力，以此来支持平台自身规模的扩大或功能的扩展。
4、系统功能
1、隐意识别
对各种物的不安全状态、设备的异常情况、环境的不安全因素进行识别，如可实现皮带上的大块、锚杆的识别及报警，必要时紧急停车，可避免由于大块煤、锚杆造成的设备损坏、堆煤等事故。可识别工作面支架护帮不到位、风窗风門沁有关闭、岔道红绿灯不亮等安全隐患，并进行广播告警。
2、煤流量检测
利用AI智能摄像仪配合专用线型激光标定光源方式，可以精确识别计算出皮带主的煤量，对皮带的运量进行统计。A智能摄像仪具备报警开关量输出接口，自带RS-485及以太网通信接口，根据设定的规则发出信号给皮带控制主机，可以实现自动保护停机、调速，达到减少设备磨损和降低能耗的目的
3、人员违章识别
实现井下人员各种常见违章的智能识别，实现自动识别报警、图像抓拍、延时录像等功能
4、联动控制控制
系统具备联动控制功能，联动规则可由用户设定。根据规则，系统识别出异常后可以通过通信接口发出控制命令给第三方系统，实现对自动化系统、广播通信系统等的联动控制
A、广播联动功能
根据不同的违章进行语音提醒，如识别出未戴安全帽、行车不行人、挡车杆未复位等违章行为，根据违的地点绑定现有广播系统的广播终端进行语音告警
B、控制联动功能
识别出设备异常后，可根据预先设置的联动控制规则，既可以通过软件平台的通信接口发出控制命令，也可以直接由AI智能摄像仪自带是开关量输出接口、RS-485及以太网通信接口发出信号给皮带、排水等自动化系统的控制主机，可以实现自动皮带的保护停机、调速等保护功能。
5、效益分析
1、提升监管人员工作效率，系统就像智慧的‘大脑”，可以不知疲倦地帮助其精准地发现问题，从而筑牢矿井的安全防线
2、增强职工对安全敬畏心理，矿工在工作时好似有一双无形的眼睛在背后进行监管，进一步增强了煤矿职工对安全的敬畏之心，促进了员工良好安全习惯的养成，减少事故发生。
6、结语
系统结合煤矿安全生产业务，利用AI智能识别控制平台，实现井下人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不安全因素等隐患的智能分析、报警，根据设置的隐患处理规则，实现隐患报警处理与分析，形成业务闭环，辅助监管人员，提升监管效率，减少煤矿井下事故的发生。对于各类隐患智能分析的识别率能达到95%以上。
参考文献：
[1]哈明.电气自动化控制中的人工智能技术研究[J].黑龙江科学，2019，0（08）：120-121.
作者简介：
赵金升（1987.10-），江苏徐州汉族本科项目经理系统集成项目管理工程师中级工程师，目前主要从事煤矿综合自动化、信息化系统调研、设计、建设。
关键词：AI;人工智能;智能视频;智能分析识别：智能控制
0、引言
系统采用先进的数字化视频技术、AI图像智能识别技术及模糊控制技术，利用煤矿井下摄像仪的视频监控图像，监视和识别人员、设备、环境等运行状况，对皮带锚杆、矸石、堆煤、非法运人等异常情况，人员不带安全帽、脱岗等违章情况，巷道烟雾、涌水、片帮冒顶等进行识别，抓拍照片、自动录像、弹屏报警，输出报警信号，并能控制皮带、猴车、斜巷绞车等设备停车，能够有效遏制重大事故的发生：能够识别皮带上的煤量，并根据煤量大小输出控制信号调节皮带的运行速度，减少设备磨损和降低能耗：能够统计每条皮带的运煤量，评估运输效率。系统操作简单，界面友好，可以降低成本，减少浪费，提高设备运行寿命，促进安全生产系统的建设和投入运行，可以完善现有工业电视监控系统的功能，提升煤矿的智能化水平，对保障安全生产，提高劳动生产率和管理水平，降低生产和管理成本，增强企业在市场中的竞争力具有重要意义。
1、系统研究背景及意义
目前现代化高产高效矿井为了及时发现隐患问题，避兔事故发生，在煤矿井上、下的重点区域，都建设了视频监控系统，很多煤矿的监控摄像仪数量达到200-300台以上，实现了井上、下重点场所全覆盖。在井上建设了调度指挥中心，采取24小时值班制，安全管理值班人员实时盯着各重点位置，监控各作业过程，一旦发生隐患，远程电话或通过广播系统通知井下工区，以期及时消除隐患。但井下点多面广环节多，由于人的视觉疲劳，难以长时间保持警觉，调度员不可能“面面俱到”，也不可能4 小时目不转睛地看着多个或一个监控点，无法对违章作业、环境异常和设备异常状态进行及时获取。所以，需要有一双智能的“眼睛”替代人眼，及时发现隐患，立即进行报警，抓拍照片和延时录像，提醒现场人员和监管人员，并能发出联动控制指令，控制现场设备停车，避免重大事故的发生。
2、系统详细设计
2.1 设计思路
煤矿井下环境复杂，隐患种类繁多，煤矿常见的安全生产事故隐患，可分为人的不安全行为、物（设备）的不安全状态及环境的不安全因素三大类，本着急用先行原则，优先对事件频发、后果严重的隐患实现智能检测，后续可通过对各种隐患样本收集、整理，逐步增加隐患识别的种类和识别率，除了隐患的识别，还可以对皮带上的煤量进行精确识别，用于皮带调速和皮带运煤量统计。基于图片深度学习技术对AI视频智能识别平台进行训练，能实现煤矿常见的各种违章和隐患的智能识别，识别后能进行弹窗报警、抓拍照片、进行录像、记录日志，发出联动控制命令，实现现场广播语音报警提醒、设备停车等。
2.2 总体架构设计
系统设计的核心思想是将视频识别分析、工业联动控制等功能集成，利用通用数字摄像仪、飪智能摄像仪、控制主机、专用GPU服务器、远程控制设备等组成一个智能化、多功能、全天候的动态视频智能识别系统，做到视频机器视觉识别与工业控制相结合，既能实现对人员行为的识别，也能实现对矿井环境及物品（设备）状态等的识别，并能实现对运输皮帶等主要生产设备的自动保护停机、智能调速控制，达到安全、节能的目标。系统主要由主控诖算机、专用GPU服务器、AI智能祺别软件平台、矿用高清摄像仪、AI智能摄像仪、远程联动控制器和工环國等部组成。
3、系统特色
AI视频智能识别软件平台采用统一的软件技术架构，以组件化方式构成，集成了消息中间件、数据库服务、分布式缓存、应用容器、事件分发、流媒体转发、联动设备接入、存储接入、短信接入、邮件接入等各类服务，由各个组件承载相关服务能力，提供平台及支撑组件的各种功能需求。
1、可深缩性
平台根据项目规模和应用场景，设计时考虑了AI智能识别GPU服务器的水平扩展能力，尤其是设备接入、流分发、流存储、事件、数据库等关键服务。
2、可维护性
平台界面设计人性化，采用B/S方式管理，使系统管理和维护更方便快捷。
3、多层次的安全设计
平台从设备、网络、主机、数据、应用多个层面考虑各类安全防护点并采用多种安全控制策略。访问存储设备、前端设备等各类设备均需通过设备的身份认证才能访问。访问平台支持htps访问，敏感数据的传输统一经过安全认可的加密方式加密后传输，对非本地局域网的外网通过映射专用端口进行访问。通过防火墙控制非平台使用端口的访问。
4、可扩展性
平台组件化设计，组件分为业务管理、通用服务、基础配置、识别算法库等多层架构，可对每一层面组件进行能扩充，可通过对已有组件进行升级扩展系统的能力，也可以通过新增组件扩展能力，以此来支持平台自身规模的扩大或功能的扩展。
4、系统功能
1、隐意识别
对各种物的不安全状态、设备的异常情况、环境的不安全因素进行识别，如可实现皮带上的大块、锚杆的识别及报警，必要时紧急停车，可避免由于大块煤、锚杆造成的设备损坏、堆煤等事故。可识别工作面支架护帮不到位、风窗风門沁有关闭、岔道红绿灯不亮等安全隐患，并进行广播告警。
2、煤流量检测
利用AI智能摄像仪配合专用线型激光标定光源方式，可以精确识别计算出皮带主的煤量，对皮带的运量进行统计。A智能摄像仪具备报警开关量输出接口，自带RS-485及以太网通信接口，根据设定的规则发出信号给皮带控制主机，可以实现自动保护停机、调速，达到减少设备磨损和降低能耗的目的
3、人员违章识别
实现井下人员各种常见违章的智能识别，实现自动识别报警、图像抓拍、延时录像等功能
4、联动控制控制
系统具备联动控制功能，联动规则可由用户设定。根据规则，系统识别出异常后可以通过通信接口发出控制命令给第三方系统，实现对自动化系统、广播通信系统等的联动控制
A、广播联动功能
根据不同的违章进行语音提醒，如识别出未戴安全帽、行车不行人、挡车杆未复位等违章行为，根据违的地点绑定现有广播系统的广播终端进行语音告警
B、控制联动功能
识别出设备异常后，可根据预先设置的联动控制规则，既可以通过软件平台的通信接口发出控制命令，也可以直接由AI智能摄像仪自带是开关量输出接口、RS-485及以太网通信接口发出信号给皮带、排水等自动化系统的控制主机，可以实现自动皮带的保护停机、调速等保护功能。
5、效益分析
1、提升监管人员工作效率，系统就像智慧的‘大脑”，可以不知疲倦地帮助其精准地发现问题，从而筑牢矿井的安全防线
2、增强职工对安全敬畏心理，矿工在工作时好似有一双无形的眼睛在背后进行监管，进一步增强了煤矿职工对安全的敬畏之心，促进了员工良好安全习惯的养成，减少事故发生。
6、结语
系统结合煤矿安全生产业务，利用AI智能识别控制平台，实现井下人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不安全因素等隐患的智能分析、报警，根据设置的隐患处理规则，实现隐患报警处理与分析，形成业务闭环，辅助监管人员，提升监管效率，减少煤矿井下事故的发生。对于各类隐患智能分析的识别率能达到95%以上。
参考文献：
[1]哈明.电气自动化控制中的人工智能技术研究[J].黑龙江科学，2019，0（08）：120-121.
作者简介：
赵金升（1987.10-），江苏徐州汉族本科项目经理系统集成项目管理工程师中级工程师，目前主要从事煤矿综合自动化、信息化系统调研、设计、建设。