三维模型与视频监控融合关键技术研究

针对煤矿传统视频监控存在零散孤立、画面局限、利用率低、关联性差等诸多问题,通过研究监控视频和三维模型的贴图融合技术,使原本碎片化的实时监控视频在一个整体场景中360°全景立体监控,实现虚拟模型与实时监测的有机结合。360°全景立体监控帮助用户迅速纵览矿山全局,提升了安全保障能力和监控追溯效率。     

基于Virtools的矿山开采虚拟现实系统的研究

基于Virtools软件,提出了一种矿山开采虚拟现实漫游系统的开发方法,采用3DsMax建模软件建立复杂多变的矿山模型,并且利用其进行纹理贴图,为矿山的开采建立虚拟场景。用户可以随意在该矿区漫游,用此可以对矿区员工进行安全教育以及现场教学。     

基于三维视频融合的矿山视频监控技术研究

传统矿山视频监控存在视频数据量大、视频图像之间关联性差、缺乏与三维空间位置信息的直接联动等问题,监管人员在面对多个碎片化的监控视频图像时难以有效复现场景及位置,这使得突发事件发生时不能及时解决相关问题,严重影响了应急救援工作及时有效开展。针对以上问题,提出了一种基于三维视频融合的矿山视频监控方法,利用三维视频融合技术,将实时监控视频作为纹理构建几何体,通过特征点选择、匹配与矿山三维模型进行融合,在此基础上为了使三维视频纹理融合效果更好,采用拉普拉斯网格形变算法对视频几何体纹理的畸变进行校正。试验结果表明:三维视频融合具有较强的视觉观感效果,视频与视频之间相互关联,整合了碎片化的视频;视频与三维模型融合,解决了三维空间数据与视频不联动的问题,弥补了传统视频监管技术的不足,丰富了矿山监测的技术手段。     

智慧矿山安全管控大数据平台建设探讨

结合目前的煤矿信息化建设现状，针对智慧矿山建设过程中存在的数据孤岛以及信息难以有效融合的问题，提出了一种基于大数据技术的智慧矿山安全管控大数据平台建设方案和架构体系，提出了包含感知层、平台层和应用层的三层平台架构，描述了各层级的应用场景|探讨了智慧矿山建设过程中所涉及的数据采集、存储与治理技术、风险指标体系构建技术、可视化分析展示技术、综合预测预警关键技术以及视频智能分析技术，为智慧矿山的建设提供了新的参考。     

矿井安全监控系统抗干扰能力优化研究

煤矿安全监控系统是保证矿山安全生产的关键系统,为升级改造矿山安全监控系统,加强相关设备抗干扰能力,针对监控设备机械结构设计、软件设计、硬件电路设计等方面提高监控能力及设备抗干扰能力。结合矿山实际生产状况优化煤矿安全监控系统,通过相关试验检测系统相关参数。实际应用结果表明:优化后的安全监控系统以及抗干扰设备能够通过3级静电放电抗扰度试验、2级射频电磁场辐射抗扰度试验等试验项目,更好地适应复杂的井下运行情况。     

基于Unity3D的数字矿山虚拟现实系统建设研究

对数字矿山三维可视化和数据建模技术进行了研究,利用虚拟现实技术,对矿区地上地下场景、采矿过程及其引起的相关现象进行三维数字化建模,并基于C#开发语言和Unity3D平台建立了数字矿山虚拟现实系统。结果表明:数字矿山虚拟现实系统的建立,实现了矿山基础资料、设备设施、监测监控、应急指挥等信息的可视化管理,为矿山生产管理、安全运营、培训考核和应急救援等工作提供了综合性、可视化的管理决策平台。     

基于深度学习的井下人员不安全行为识别与预警系统研究

井下作业人员的不安全行为是矿山事故发生的主要原因之一,现有的井下监控方式仍然以人工监控为主,无法快速识别作业人员的不安全行为,导致难以实时预警。设计了一种基于深度学习的井下人员不安全行为识别与预警系统开发方案,首先制作以井下环境为背景的数据集,然后采用YOLOv4网络模型对矿工及安全帽等进行识别以判断安全帽佩戴情况,再采用Open Pose算法及ST-GCN模型对监控视频中的矿工行为进行识别,最后通过系统对不安全行为进行自动预警。结合多种深度学习和计算机开发技术开发了一种井下人员不安全行为识别与预警系统,为井下人员的安全管理提供了新的思路,对于智慧矿山建设具有参考意义。     

矿山智能巡检机器人的关键技术

矿区视频监控系统是矿山的一个重要系统，传统的视频监控系统中摄像机均采用固定安装方式，很难实现对矿山的全方位监控。为此提出了利用机器人技术、无线通信技术、视频压缩与传输技术、视觉技术实现矿山智能巡检机器人，利用该智能巡检机器人可实现对矿山的全面监控。     

基于数字孪生的智能掘进工作面三维场景再现技术研究

目前井下掘进设备作业一般采取视距遥控或远程视频监控方式,巷道断面成形质量取决于人工操作经验或视频数据传输质量。针对该问题,结合智能掘进系统实时监控和真实场景再现需求,研究了基于数字孪生的智能掘进工作面三维场景再现技术,完成了数字孪生系统架构设计、传感器数据采集处理、数字孪生模型创建、模型驱动算法开发、显示界面设计。根据神东某矿掘锚一体机工作面的工况条件,开发了一套三维场景再现系统,内嵌数字孪生体、数据监控与驱动仿真模块,集成设备传感器、动作指令等数据,实现对掘进系统的物理设备状态实时监测、数字三维模型同步展示、数据分析管理以及智能掘进工艺仿真。实践证明,该系统能够实时同步精准映射设备状态、巷道空间信息,实现场景真实再现。与视频远程控制的方式相比,改善了操作体验和准确度,有效提升了掘进智能化水平,保障了巷道掘进效率和施工质量。     

基于语义分割的综采工作面视频拼接方法

研究了一种基于语义分割的综采工作面视频拼接方法。该方法针对井下要求,以采煤机为拼接主体。首先使用语义分割模型分割出各路监控视频中的采煤机,获取其在图像中的位置;然后根据采煤机位置来对齐各路监控视频中的采煤机;最后使用图像融合技术来对重叠区域进行融处理。实验结果表明,该方法能够有效地满足井下工作面拼接需求,并具有较高的稳定性和普适性。     

基于层次分析法的煤矿机电设备采购供应商选择

为了对煤矿机电设备采购供应商进行最优的选择，解决煤矿机械设备在采购过程中遇到的设备质量、价格、供货期等难题，采用层次分析法，对矿机电设备采购供应商的选择进行了研究，建立了煤矿机电设备采购供应商评价指标，然后对多重评价指标权重值进行赋值，根据赋值确定煤矿机电设备采购供应商选择的层次分析模型，并把该方法应用于某煤矿实际机电设备采购中。研究结果表明，经过12名专家打分后，得到机电设备的5家招标商的评价指标，从而确定加权平均值最高的供应商为中标的供应厂商，该方案能够解决煤矿机电设备采购供应商的选择问题，具有良好的推广应用价值。     

基于GIS煤矿在线巡检管理系统

为了应对煤矿生产安全、设备运行状态监测、安全监测监控等问题,提高煤矿事故救援工作效率,采用计算机控制技术,基于GIS(地理信息系统)开发了煤矿在线安全巡检系统。该系统可实现井下人员位置信息的准确定位和安全隐患信息的及时上传,为煤矿安全管理监测提供了一种有效的方法。     

工作面煤壁片帮分析与控制及综采设备的防倒防滑技术

针对鹤煤六矿二₁煤层倾角大，强度弱，承载能力差，致使回采过程中容易出现仰采片帮、支架稳定性差等问题，严重限制矿井安全高产高效发展。为有效解决该问题，提高矿井安全高产高效水平，对复杂地质条件下重型综采装备进行了研究，结合理论和实际分析了煤壁片帮力学与控制、综采装备防倒防滑技术，并通过在鹤煤六矿2141工作面1年多的回采实践，解决了工作面在大倾角仰斜回采中煤壁片帮、倒架、下滑等问题，为确保工作面安全生产提供了重要安全保障。     

分段空场嗣后充填采矿法集约化开采顺序优化研究

某矿山是一个水文地质条件复杂，生产多年的老矿山，矿山采用空场法开采，多中段同时生产，采场多，生产效率低，时有采场顶板冒落等问题发生，严重影响企业的安全生产。为了解决这些问题，企业采用了分段空场嗣后充填采矿法，虽然大大改善了采场回采的安全，但矿山采用多中段生产，造成中段间相互影响，生产效率低，且存在潜在安全隐患，本研究在分段空场嗣后充填采矿法的前提下，采用数值模拟软件，依据摩尔-库伦破坏准则，通过对拟定的不同开采顺序采场回采进行数值模拟，分析不同开采顺序采场的应力及位移的变化情况，从而能选择适合矿山的开采顺序，为矿山实现集约化、规模化开采提供了依据，对矿山的安全、高效、经济的回采有至关重要的意义，也为类似矿山的开采提供了借鉴依据。     

煤矿综采工作面高效服务云管控平台

针对目前煤矿综采工作面远程监测监控系统存在信息孤岛、不利于煤矿智能管控的问题,提出了煤矿综采工作面高效服务云管控平台和多个煤矿综采高效服务云平台的设计思路。综采工作面高效服务云管控平台主要包括智能服务云平台系统、专家智能决策管控系统、设备工况数据交互系统、台账仓储交互系统、大数据决策平台管控系统、设备故障诊断数据交互系统、人员管理交互系统和安全监测监控系统等。在煤矿开展了试验验证,结果表明:该平台在PC端或手机移动终端实现了对综采工作面设备的实时监测、多个综采工作面人员高效协同管理和基于大数据的分析决策等功能,对煤矿安全、高效生产具有重要意义。     

基于微震参数的岩体稳定性评价方法及其在Spark平台的实现

现场微震监测产生了大数据体现了开采诱发岩体损伤及其演化过程。基于大数据技术可以对有效数据进行挖掘，寻求微震数据与岩体损伤之间的定量关系，并同时进行岩体稳定性的动态评价和对潜在失稳灾害的预警。本项目搭建了可与云端进行交互的本地Spark平台，利用在Spark平台上编写的局部异常检测模型及模糊统计程序化分级模型，分别从时间序列和空间定位的角度对石人沟铁矿的微震数据进行了分析，并综合这2种模型的分析结果对石人沟铁矿岩体稳定性进行了评价。研究结果表明：以Spark和云服务器为基础编写的岩体稳定性评价算法可以较好地检测出石人沟铁矿19#~21#线之间大型断层向深部破裂发展，以及16#线附近境界顶柱被完全贯通所引发的岩体性质急剧劣化。以上研究工作是云计算、大数据平台在矿山应用的一次有益尝试，研究成果可以为矿山的安全生产提供参考。     

基于闭合排队网络扩展求和算法的露天矿车铲协同优化研究

为解决车铲协同优化不合理导致的卡车待装时间过长的问题，运用排队理论构建了矿山闭合网络模型，将生产流程分解成采装、重车运行、称重、卸矿、空车运行等多级服务过程。针对多铲车且装车时间 服从正态分布的情形，引入扩展求和算法（Extended Summation Algorithm， ESUM）求解闭合网络模型中各级服务系统的排队指标。基于等待制排队模型与混合制排队模型之间的差异，改善了ESUM前期误差较大的不 足，改进后的算法计算结果精度更高。以某露天矿为例，首先根据该矿山实际装车时间的统计分析，确定该矿山装车时间服从正态分布规律；然后结合该矿山某处运输路段只允许单车通行的实际情况，在闭合网络模 型中加入“单车道”排队系统，通过求解该模型，计算在不同卡车数量下该矿山各个生产环节的作业状态，并得到采装过程是制约卡车运行效率的关键环节；最后以采装过程中卡车等待时间最少为目标，满足平均班 产量为约束，确定该露天矿的合理卡车数为7辆，此时卡车在采装过程的逗留时间较原来缩短了42.24%。在上述分析的基础上，采用Matlab软件平台对相应条件下采装时的平均排队长度进行了模拟分析，结果验证了用 扩展求和算法进行车铲协同优化的有效性和准确性。     

基于物联网技术的矿井安全动态信息监测系统研究

为了感知和控制采矿过程中的复杂的风险点,物联网技术已应用于煤矿生产。煤矿安全管理高度越来越依赖于物联网技术的可靠性。物联网技术可降低劳动强度、事故和伤亡,同时提高地下煤矿的采矿效率。随着物联网的广泛引用,在中国矿井内逐步实现了先进的采矿方法。在本研究中,基于IoT技术的地下煤矿建立了一种动态安全信息平台。该平台旨在通过组合4个子系统来满足潜在用户的各种目标,包括数据采集、传输、分析和应用系统。该物联网平台可以监控和记录煤矿生产系统的工作条件数据以及地下设备的实时监测信息,以确保生产安全和有效性。     

基于粗糙集的数据挖掘系统在安全决策中的应用

我国许多大、中型煤矿都建立了通风安全监测系统、井下突水监控系统、井下煤与瓦斯突出监测系统等煤炭安全决策系统,这些系统中积累了大量的原始数据。如何将数据演变成可以科学决策的信息是煤矿安全生产要考虑的问题。粗糙集理论作为能够定量分析不确定和不完备信息与知识的方法,为数据挖掘提供了一种新的方法。为了更好地解决在决策表不完备和不一致情况下的推理和决策问题,提出了一种基于属性简约的缺省规则挖掘模型。最后设计出了基于粗糙集的数据挖掘系统,将其应用到井下工作面瓦斯涌出量数据挖掘分析中,取得了不错的效果。     

基于GIS的煤矿安全监控系统研究与实现

针对煤矿安全生产过程中遇到的问题,提出一种新型的基于GIS技术的煤矿安全生产监控系统方案,并利用Mapinfo软件平台实现被测点地理信息、实时测量数据和视频图像信息的集成,实现了矿井安全信息的实时监控与远程管理,提供了GIS技术在安全监控、管理、处理工作中的开发与应用。