新疆天池能源楊志勇副院長：基于深度學習的露天礦安全生產智能識別系統(tǒng)

2025年09月15日 16:15 智能礦山雜志責編：戚金榮作者：智能礦山雜志

露天礦生產作業(yè)過程中的人工檢測無法滿足現場實際的使用要求，并且存在現場管理的安全隱患。采用機器視覺、AI智能識別等方式，結合露天礦工作過程中安全監(jiān)測的具體工作，研發(fā)出露天礦安全生產智能識別系統(tǒng)，解決了生產安全監(jiān)管監(jiān)察能力與生產發(fā)展規(guī)模不適應等問題，并通過現場真實工況試驗驗證檢測系統(tǒng)，試驗結果表明:安全生產狀態(tài)檢測系統(tǒng)在各種工況下均可有效識別，準確報警率>90%，檢測準確度>95%，環(huán)境魯棒性強，具有較高工程應用價值，滿足安全生產系統(tǒng)的建設要求。

文章來源：《智能礦山》2025年第8期“學術園地”欄目

第一作者：楊志勇，正高級工程師，現任新疆天池能源有限責任公司準東能源研究院副院長（主持工作），主要從事智能礦山建設相關研究工作。E-mail：yzy912@163.com

作者單位：新疆天池能源有限責任公司；新疆露天礦智能生產與管控重點實驗室；新疆煤電產業(yè)創(chuàng)新研究院

引用格式：楊志勇，丁文宇，胡桂林，等.基于深度學習的露天礦安全生產智能識別系統(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)屬于高風險生產，安全、環(huán)保壓力大。隨著人工智能技術的迅速發(fā)展，深度學習圖像處理技術在露天礦生產中得到了廣泛研究和應用。通過現場生產過程中的實際問題，構建集感知、監(jiān)控、處理、預警及檢測評估于一體的露天礦安全生產智能識別系統(tǒng)，用現代化技術手段替換人工檢測，實現智慧生產監(jiān)控。部分高校與企業(yè)合作開展露天礦智能識別領域的研究，推動礦山安全生產的數字化和智能化進程，基于深度學習技術，研制出用于露天礦智能識別的算法模型及三維智能安全監(jiān)測系統(tǒng)，能夠自動識別不安全因素，3D可視化監(jiān)測露天礦的安全生產情況。

露天礦安全生產智能識別系統(tǒng)設計方案

露天礦安全生產檢測系統(tǒng)采用非接觸式檢測方式，運用深度學習圖像處理技術，針對人員勞保、除鐵器附著、異物檢測、堵料識別、脫落檢測等露天礦安全相關問題進行研究，設計露天礦安全生產智能識別系統(tǒng)，系統(tǒng)由圖像采集與預處理系統(tǒng)、故障檢測系統(tǒng)、檢測結果顯示系統(tǒng)、報警系統(tǒng)、數據存儲系統(tǒng)組成，檢測系統(tǒng)組成如圖1所示。

圖1 檢測系統(tǒng)組成

基于深度學習技術的檢測露天礦生產系統(tǒng)，實現了全礦區(qū)工作區(qū)域安全狀態(tài)智能識別。檢測系統(tǒng)包括圖像采集與預處理系統(tǒng)、檢測裝置、檢測結果顯示系統(tǒng)、報警系統(tǒng)和后臺管理系統(tǒng)。

（1）圖像采集系統(tǒng)采用工業(yè)觸摸一體機、相機、補光燈、支架、千兆交換機等設備，保障圖像信息全時輸入系統(tǒng)。

（2）預處理系統(tǒng)提升數據質量并進行數據擴充，增加樣本多樣性。

（3）檢測裝置采用基于深度學習的目標檢測算法，滿足實時監(jiān)測，并轉換為圖像目標類型、數量與位置的檢測問題。

（4）檢測結果顯示系統(tǒng)實現人機交互，包括多路相機輸入的監(jiān)控圖像、檢測結果、系統(tǒng)功能按鍵。

（5）報警系統(tǒng)和后臺管理系統(tǒng)是當處于非安全狀態(tài)時，啟動報警系統(tǒng)，并通過對講機對現場工作人員遠程指導，解除不安全狀態(tài)，后臺管理系統(tǒng)負責數據的處理、分析和管理。

露天礦安全生產智能識別系統(tǒng)關鍵技術

露天礦安全生產智能識別系統(tǒng)可實現自動高效識別、監(jiān)測和預警煤礦安全生產過程中的各種風險，防范事故發(fā)生并提高煤礦安全生產水平，智能識別技術路線如圖2所示。

圖2 智能識別技術路線

露天礦安全生產智能識別系統(tǒng)的關鍵技術和關鍵工藝采用模塊化設計，實現高內聚、低耦合，符合相關國家和行業(yè)標準，具備較強的適應能力和擴展能力，保證軟件系統(tǒng)的穩(wěn)定性、數據采集的質量，以及有效地處理錯誤輸入，主要關鍵技術突破包括3個方面。

（1）采用面向服務體系結構實現不同功能單元封裝，數據交換采用可擴展標記語言XML，信息安全根據分級、分層、分區(qū)域的原則保障，采用加密技術提高安全性。

（2）支撐平臺支持主要操作系統(tǒng)，數據庫產品選用國產數據庫，同時具備跨數據庫特性。

（3）針對多場景、多波形的工業(yè)場景理解技術，采用新型載波技術、極化編碼調制方案、大規(guī)模MIMO技術，形成高精度、低漏報、低誤報識別模型，實現多任務的有效遷移和適配技術，保證識別準確性的前提下，簡化故障識別模型定制難度、縮短開發(fā)時間。

現場功能驗證

露天煤礦視頻監(jiān)控整體技術框架使用TDetNet、TCNet和TSGAN等神經網絡模型，結合特征選擇、知識圖譜、預測編碼等技術構建了高清視頻安全應用，包括人員勞保穿戴檢查、除鐵器附著識別、帶式輸送機回程面異物自動預警、機頭堵料識別和挖掘機斗齒脫落自動預警等。

露天煤礦視頻監(jiān)控應用場景包括5個方面。

（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工作過程的覆蓋檢查。通過人員勞保穿戴視頻安全檢查，實時分析礦山生產區(qū)域的監(jiān)控錄像，自動檢測人員勞保穿戴情況，并在發(fā)現穿戴不合格時，向安全礦山管控平臺報警。

露天煤礦工作區(qū)域監(jiān)控場景多，無法對2 000多個監(jiān)控畫面里面的人員逐一檢查。在實際生產過程中，主要通過大量人員現場巡查，視頻監(jiān)控作為輔助監(jiān)控手段。使用智能識別系統(tǒng)后，實現智能識別物體，更好地監(jiān)控目標區(qū)域，人力成本降低70%，監(jiān)控效率提升6倍。

（2）除鐵器用于檢測混入煤炭的鐵質或者鋼質物件，特別是由于“啞炮”導致未爆炸的雷管，如圖3所示，視頻系統(tǒng)分析煤炭傳輸設備（如傳送帶）的除鐵器監(jiān)控錄像，自動化發(fā)現除鐵器附著鐵器，并向安全礦山管控平臺報警。由于帶式輸送機線路長且除鐵器數量多，傳統(tǒng)巡檢除鐵器耗時長且無法保證巡檢質量，使用智能識別系統(tǒng)后，人力成本降低30%，監(jiān)控效率提升1.5倍。

圖3 除鐵器吸附識別

（3）帶式輸送機是煤炭運輸的主要設備之一，回程面需保持凈空，排除傳送帶被異物割裂風險，回程面異物自動預警應用分析礦山傳輸設備回程面監(jiān)控錄像，自動化發(fā)現回程面異物，并向安全礦山管控平臺報警，傳送帶回程面異物識別如圖4所示。由于帶式輸送機距離長以及回程面人眼檢查困難等特點，傳統(tǒng)巡檢帶式輸送機耗時長且無法保證巡檢質量，使用智能識別系統(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別

（4）帶式輸送機在輸送煤炭過程中，經常會因物料粒度過大或其他原因，導致頭部下料刮板輸送機堵塞的情況，如果未能及時發(fā)現，會出現帶式輸送機頭部大量積料，導致運輸系統(tǒng)停產，嚴重情況輸送帶會由于物料導致?lián)p壞，造成不可彌補的損失，帶式輸送機堵料識別如圖5所示。分析礦山帶式輸送機機頭監(jiān)控，自動化發(fā)現帶式輸送機機頭堵料，并向安全礦山管控平臺報警。

圖5 帶式輸送機堵料識別

（5）挖機挖斗在作業(yè)中存在斗齒脫落風險，脫落斗齒可能造成后續(xù)生產流程中設備（例如碎煤機）的嚴重損壞。在邊緣側部署智能檢測系統(tǒng)，使用物體檢測網絡，識別挖機駕駛艙前方攝像頭捕捉畫面，對斗齒脫落作出判斷，向駕駛員及報警平臺報警。挖機斗齒脫落識別如圖6所示。

圖6 挖機斗齒脫落識別

目前露天礦挖機開采作業(yè)過程中斗齒狀態(tài)檢測設備應用較少，主要依靠電鏟司機通過監(jiān)控設備人工觀察，在每個挖掘周期中均需要觀察1次或多次，大量重復性觀察使得挖機司機視覺疲勞，增加工作壓力，且存在因疏忽大意造成斗齒丟失不能及時發(fā)現的情況，若斗齒混入煤中進入破碎機，造成嚴重的安全隱患和經濟損失。使用智能識別系統(tǒng)后，減少了現場挖機駕駛員的工作強度，斗齒脫落第一時間報警，達到挖掘全過程安全生產的效果。

總結

（1）安全生產智能識別系統(tǒng)實現了智能化監(jiān)控和分析，具有對象識別能力、預測分析能力和數據處理效率，且安全可靠。

（2）采用高性能物體檢測和圖像分割深度神經網絡作為基礎預訓練模型，通過訓練模型實現智能識別物體，更好地監(jiān)控目標區(qū)域，同時具備預測和分析功能。

（3）安全生產智能識別系統(tǒng)解決了礦山復雜場景下的安全生產監(jiān)控及預測問題，基于高清視頻AI技術，實現了5大業(yè)務場景的智能識別與預警?，F場實地應用表明在各種工況下準確報警率>90%，檢測準確度>95%，環(huán)境魯棒性強，具有較高工程應用價值。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

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《智能礦山》

Journal of Intelligent Mine

月刊CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139，聚焦礦山智能化領域產學研用新進展的綜合性技術刊物。

主編：王國法院士

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