研究背景、意义及内容

背景及意义

为贯彻“面向人民生命健康”国家重大战略需求，针对我国煤矿粉尘职业危害严重、尘肺病病例高发的现状，我国积极开展煤矿粉尘灾害精准监测及预警技术研究，形成了煤矿粉尘灾害监测预警一体化技术体系，对有效降低我国尘肺病病发率、提升矿工健康水平和“幸福感”意义重大。煤矿安全隐患种类多、形式复杂，具有突发性、偶然性、耦合性等特点，人工监测隐患存在监控盲区、判识能力不足等问题，导致难以及时发现并消除隐患。研究视频图像识别技术，通过深度学习自动识别人员违章行为、设备异常状态、环境潜在危险等安全隐患，能够及时预警、联动控制，实现视频从看得见至看得清到看得懂的转变，为保障矿山安全生产、智能辅助监管监察提供技术支撑，解决了煤矿安全隐患自动辨识的行业难题。

主要内容

依托“十三五”国家重点研发计划项目“矿山职业危害防治关键技术及装备研究”和重点研发计划课题“矿井重大风险监测与违章自动识别量化评判技术与设备”，历时多年研究煤矿粉尘灾害精准监测及预警、井下视觉感知及图像识别技术。采用新型的传感器技术、信息技术、大数据技术、网络技术、人工智能技术，攻克了高精度总粉尘浓度在线测量、静电与光散射原理融合的呼吸性粉尘浓度测量、个体接尘量在线监测、粉尘职业危害预警等关键技术，研发了煤矿尘害监测与预警技术及装备，实现煤矿粉尘灾害动态监测与采集、深度挖掘与智能分析、实时预警、动态发布、即时响应。采用机器视觉、深度学习等人工智能技术，研究突破多模态图像判识模型、隐患目标快速检测及跟踪、三维激光测量等多项图像识别关键技术，研发了智能摄像仪、图像分析仪等10多种视频采集分析装备以及40余种算法，形成云-边-端智能视频监控系统，实现煤矿采、掘、机、运、通、选生产过程中人的不安全行为、设备的不安全状态、环境的不安全因素等多种典型场景的图像识别。

关键技术突破与创新

静电感应法煤矿粉尘浓度检测技术 

针对煤矿矿山环境条件恶劣（粉尘浓度大、湿度大、防爆要求高）和已有的粉尘浓度传感器检测精度较低、维护量大的问题，突破了传感器防水抗污染免维护技术、静电感应电极微弱电流拾取技术、静电感应微弱信号探测抗环境干扰技术的难点，开发出基于静电感应原理的粉尘浓度监测装置，形成GCD1000系列矿用粉尘浓度传感器（图1）。相关技术经鉴定达到国际领先水平。

图1 GCD1000型矿用 粉尘浓度传感器

研制出了国内外首台呼吸性粉尘浓度传感器

针对国际上尘肺病直接致病因素、呼吸性粉尘在线监测的难题，团队依托“十三五”国家重点研发计划项目，成功研发出矿山呼吸性粉尘连续在线监测传感器。团队攻克了呼吸性粉尘连续分离、矿山全量程连续性监测存在的技术瓶颈，研制出基于虚拟冲击原理分呼吸性粉尘分离器、基于静电感应与激光散射原理相融合的呼吸性粉尘高精度宽量程呼吸性粉尘传感器（图2），实现了呼吸性粉尘浓度长期有效的在线监测，填补了国际空白。

图2 矿用呼吸性粉尘 浓度传感器

首次提出矿工作业人员累积接尘量实时监测方法

针对煤矿粉尘个体采样存在的监测时效性差、覆盖面窄、人为因素影响大，不能精确计算动态的呼吸粉尘接尘量问题，笔者对作业面粉尘分布规律进行详细定量分析，融合人员定位系统，建立了基于实测数据的作业人员接尘量实时在线的数学模型，构建了矿山作业人员呼吸尘累积接尘量监测系统（图3），为作业人员尘肺病预警提供重要基础数据。成果获授权国际发明专利1项，技术经鉴定达到国际领先水平。

图3  矿山作业人员呼吸尘累积接尘量监测系统

率先开发了粉尘职业危害预警平台

针对煤矿粉尘灾害监测预警技术空白的难题，研究部署并强化煤矿粉尘灾害精准感知能力， 构建了粉尘灾害预警指标体系，利用灾害监测数据，实现粉尘浓度、爆炸性、尘肺患病风险等状态 和趋势的智能分析、超前预警；开发粉尘灾害综合预警平台（图4），实现了数据的统一采集、统一 存储、统一管理、统一展示，以及煤矿灾害的全面 感知、智能辨识、综合预警和联动控制。

图4  矿山粉尘监测预警平台

突破隐患多模态图像识别模型

针对隐患特征复杂多变，图像识别准确率低、时效性差等问题，研究煤矿井下安全隐患激光、可见光、红外等多模态图像识别方法（图5），从非显著性目标检测、语义分割、姿态检测、融合算法4个方面构建轻量化图像识别模型， 实现隐患特征图像归一化表征；通过构建尘雾透射模型、光谱反射模型以及图像增强技术，解决井下高粉尘、浓水雾、强光扰、低照度导致成像质量差的问题；研制出识别装置、嵌入系列算法模型，实现巷道形变、瓦检作业不合规、超温等多种致灾隐患前端识别。

图5 安全隐患多模态图像识别

突破隐患目标快速检测及轨迹跟踪技术

针对煤矿新场景训练样本少、模型过拟合导致模型泛化能力弱等问题，提出对抗生成方法生成更多煤矿安全隐患训练样本（图6），采用迁移学习更新原有模型，提升模型泛化能力，使模型快速适应新场景；针对煤矿井下图像弱光照与强干扰引起目标灰度变化、高动态引起姿态变化与尺度变化等问题（图7），提出基于频域解析的自学习回归滤波器生成技术，增强跟踪技术的光照不变性、姿态不变性、尺度不变性。

图6 样本增广、难负样本挖掘算法

图7  井下动目标轨迹跟踪

突破井下目标三维测量技术

针对井下逆光、反光、尘雾引起目标模糊、不可见等问题，突破数字拓扑网络的快速编解码技术、三维点云测量技术，将正弦光栅投影到被测物表面，摄像仪获取参考面和被测物体表面的变形条纹，利用“傅里叶变换轮廓法”计算被测物体和参考面的相位差，进行相位展开，得到相位差三维分布图，实现煤量、超载、堆煤等的准确检测，如图8、图9所示。

 图8 煤量检测

图9 堆煤检测

国内首家取得煤矿智能视频图像监视系统安标

KJ526（A）煤矿智能图像监视系统运用卷积神经网络（CNN）模型进行图像分析（图10）， 通过云边端设备的算法自动识别目标图像，在端设备输出语音报警及联动控制信号。该系统由摄像仪、分析仪、监控软件及识别模型算法、服务器、传输网络等组成，形成云-边-端系统架构；传输网络支持以太网、同轴电缆、光纤、5G、WiFi6等。研制出智能摄像仪、图像分析仪等10多种矿用AI 视频采集分析设备、软件及40多种识别算法，实现煤矿采、掘、机、运、通、选过程中人-机-环典型场景隐患图像智能识别及报警联动（图11），识别准确率大于95%。相关技术经鉴定达到国际领先水平。

图10 KJ526（A）煤矿智能视频图像监视系统组成结构

图11  系统识别多种典型隐患

难题攻克与解决方案

煤矿高湿环境呼吸性粉尘非物理切割分离问题基于不同粒径粉尘的光散射特性存在差异的原理开展多粒度粉尘散射光特性研究，建立在不同湿度环境下的粉尘粒度分布库，探寻不同粒径粉尘的光散射分布规律，探索一种非物理切割的呼吸性粉尘分离技术。

高湿环境下粉尘的吸湿生长影响粉尘浓度监测问题

煤粉在不同湿度下会存在凝聚并生长的过程，其随着湿度变化而不断变化。目前，使用的光散射粉尘浓度传感器或者检测仪均没有考虑在检测过程中湿度对散射光的消光特性影响，导致检测限及检测误差较大。为了克服该现象，采用理论和实测相结合的方式，使用扫描电镜对不同湿度下煤粉的生长特性及散射光的消光特性进行分析，探寻一种不同湿度下的煤粉消光特性及湿度补偿方法。

静电感应粉尘浓度传感器检测低浓度误差较大问题

以理论分析为基础，通过对比分析粉尘荷电技术，剖析荷电的主要影响因素，结合粉尘物性特征和外界因素，以粉尘荷电的经典机理为指导， 数学推演、试验修正和多元回归方法相结合，建立以粉尘粒径为主因子，其他因素为次因子的粒径≤75μm粉尘荷电多因子数学模型，得到粉尘荷电机理；自主研制粉尘荷电系统与荷电量测量系统，对粉尘物性(种类、粒径等)、环境参数(风速、温度、湿度)、荷电电场强度等条件下的单因素进行实验室试验，得到各种因素条件下粉尘荷质比规律及荷电特性规律，提出一种基于主动荷电的电荷感应法(监测粉尘浓度)，通过试验对比分析主动荷电电荷感应法与手工采样称重法之间的关系， 建立两者的误差模型，提升主动荷电后的感应式粉尘浓度监测方法的精度和效果。

煤矿安全隐患的视觉模式表征和识别问题

煤矿安全隐患复杂多变，难以用传感器直接测量，容易转变成灾害事故；井下环境高粉尘、浓水雾、低照度、强光扰，隐患样本少，安全隐患图像识别准确率低。安全隐患图像识别技术存在图像表征困难、识别模型种类多、泛化能力弱的问题， 研究煤矿安全隐患的多模态图像特征工程理论，分析瓦斯、火、顶板、煤尘等灾害隐患的图像特征，水雾干扰图像去噪及增强、图像智能识别模型轻量化、多模态数据融合识别等技术，实现煤矿安全隐患的自动准确判识。针对井下安全隐患识别问题， 对井下安全隐患识别的框架、基本流程、性能指标以及典型的方法进行归纳、梳理和总结，结合多模态问题设计井下安全隐患识别算法框架。调研并归纳常见的模态形式，整理相关的多模态井下安全隐患数据集。提出煤矿隐患多模态图像（可见光、近红外、热红外、深度图）的注意力机制融合算法，将实际场景下的一种或多种成像数据作为Transformer模型的输入，研究最优的Transformer 模型结构与多模态数据权重融合方法。根据算法框架与约束条件，设计算法优化的目标函数，借助数学理论与求解框架，推理得到目标函数近似最优解。通过设计的多模态识别方法与已有的识别方法进行对比试验，验证算法的有效性与可靠性。

应用效果与推广前景

粉尘监测预警及尘肺病防治

果研发、推广粉尘检测类产品10 多个，覆盖煤矿的粉尘在线监测、快速检测、粉尘危害监测预警等领域（图12）。研制的粉尘浓度传感器（GCD1000系列）、粉尘监控系统、自动防尘系统及装置、粉尘采样器、粉尘直读仪等产品，在淮北矿业集团、神东煤炭集团、陕煤集团等全国主要煤矿推广应用。GCD1000系列传感器的广泛使用，推动了《煤矿作业场所职业病危害防治规定》构建灾害隐患的多模态学习模型，突破矿井粉尘和 图12寸草塔煤矿粉尘监测预警系统

图12 寸草塔煤矿粉尘监测预警系统

图13 电子封条

图14 王坡KJ526（A）煤矿智能图像监视系统

对煤矿粉尘采用粉尘浓度传感器进行在线监控要求的出台，对提高煤矿粉尘危害防治水平，降低尘肺病发病率、保障煤矿工人健康具有重要意义。成果应用可为降低尘肺病患病率提供关键技术及装备， 尘肺病患者每人每年的社会负担成本约70万元， 若按每年减少10%的煤工尘肺计算，则每年可减少新增尘肺1 500余人，减少社会成本超过10亿元， 保障人民生命健康及降低社会发展负担，其社会效益显著。

煤矿安全隐患图像自动判识及智能监察系统

KJ526 （ A） 煤矿智能图像监视系统性能指标先进，400万像素高清成像、200帧率超高速抓拍、轻模型毫秒级推理、小样本训练，识别准确率>95%，技术水平对比国内领先。已在全国100多座煤矿智能化建设及“电子封条”工程中推广应用（图13），实现监控区域全覆盖、时间全天候、规则全统一、效能全提升，有效震慑违章、防范事故、保障安全，助力监管监察，提升煤矿安全生产水平和应急处置能力。学习强国、新华网、中国煤炭报、煤科硬核等媒体对成果做了详细报道。

王坡矿KJ526（A）智能视频图像监视系统对井下40多个点准确识别三违、煤流异物、钻场监钻、车辆跟踪等数十种场景（图14），保障了安全生产，提高了智能化水平。

阅读原文：http://www.chinacaj.net/i,2,467921,0.html?stem_from=lastest