基于AI智能攝像監(jiān)測(cè)的煤流系統(tǒng)異物識(shí)別控制技術(shù)研究與應(yīng)用

單海超 鄧高鵬

摘 要：以煤礦井下攝像儀的實(shí)時(shí)視頻圖像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以AI圖像智能識(shí)別技術(shù)為核心、以機(jī)器深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)模型和報(bào)警系統(tǒng)為支撐、以自動(dòng)化模糊控制技術(shù)為手段的綜合性視頻智能控制系統(tǒng)，是基于AI智能攝像監(jiān)測(cè)的煤流系統(tǒng)異物識(shí)別控制技術(shù)，具有隱患識(shí)別、煤流量檢測(cè)、聯(lián)動(dòng)控制等功能，代替了人工作業(yè)，有效遏制了煤流設(shè)備運(yùn)行事故的發(fā)生，能夠減少設(shè)備磨損和降低能耗，創(chuàng)造了極大的經(jīng)濟(jì)效益。

關(guān)鍵詞：AI智能攝像;異物識(shí)別;煤流

中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-5168（2021）22-0016-03

Abstract： Based on the real-time video image data of coal mine underground camera， AI image intelligent recognition technology as the core， machine in-depth learning mathematical model and alarm system as the support， and automatic fuzzy control technology as the means， the comprehensive video intelligent control system is a foreign matter recognition and control technology of coal flow system based on AI intelligent camera monitoring， with hidden danger identification， coal flow detection Linkage control and other functions replace manual operation， effectively curb the occurrence of coal flow equipment operation accidents， reduce equipment wear and reduce energy consumption， and create great economic benefits.

Keywords： AI intelligent camera;foreign object identification;coal flow

井工煤礦的開(kāi)采環(huán)境惡劣，易發(fā)生安全事故。本著少人多安、無(wú)人則安的原則，近幾年礦山智能化發(fā)展較為迅速。井下膠帶輸送機(jī)運(yùn)輸設(shè)備都采取遠(yuǎn)程集控、遙控的模式，通過(guò)視頻傳輸監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，但是綜采工作面易受老巷、斷層等地質(zhì)或人為因素影響，煤流中的鐵器和大塊矸石進(jìn)入膠帶輸送機(jī)后，對(duì)運(yùn)行中的膠帶磨損較大，甚至出現(xiàn)膠帶撕裂、滾筒損毀問(wèn)題，對(duì)膠帶輸送機(jī)的安全運(yùn)行帶來(lái)了極大危害[1]。為此，陳四樓煤礦與相關(guān)技術(shù)廠家聯(lián)合利用井下攝像儀的實(shí)時(shí)視頻圖像數(shù)據(jù)，依托AI人工智能技術(shù)，通過(guò)多維度、多角度的視頻識(shí)別、分析及統(tǒng)計(jì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)煤流中的鐵器、大塊矸石等安全隱患并報(bào)警提示人工干預(yù)，解決了鐵器和矸石對(duì)膠帶輸送機(jī)運(yùn)行造成的安全隱患，減少了煤流系統(tǒng)運(yùn)輸事故，能夠?yàn)榘踩a(chǎn)提供決策支撐。

1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

煤礦AI智能視頻分析監(jiān)控系統(tǒng)是以煤礦井下攝像儀的實(shí)時(shí)視頻圖像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以AI圖像智能識(shí)別技術(shù)為核心、以機(jī)器深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)模型和報(bào)警系統(tǒng)為支撐、以自動(dòng)化模糊控制技術(shù)為手段的綜合性視頻智能控制系統(tǒng)，總體架構(gòu)如圖1所示。

PTU維護(hù)軟件可以對(duì)所有攝像機(jī)和網(wǎng)絡(luò)硬盤錄像機(jī)（Network Video Recorder，NVR）進(jìn)行設(shè)備發(fā)現(xiàn)、IP修改、軟件升級(jí)、區(qū)域劃分、報(bào)警類型配置、日志下載以及設(shè)備測(cè)試等操作[2]。

Web配置用于配置系統(tǒng)的攝像機(jī)通道、智能攝像機(jī)分析功能、服務(wù)器識(shí)別算法、用戶管理以及煤量統(tǒng)計(jì)等，同時(shí)提供Web瀏覽功能。

NVR對(duì)整個(gè)礦山的攝像機(jī)圖像進(jìn)行集中存儲(chǔ)，可進(jìn)行多臺(tái)擴(kuò)展。

客戶端同時(shí)兼容?？怠⒋笕A攝像機(jī)和華洋攝像機(jī)，并且將智能分析功能加入客戶端?？蛻舳丝梢耘c多個(gè)服務(wù)器對(duì)接，也可以單獨(dú)與普通攝像機(jī)和智能分析攝像機(jī)對(duì)接，在不安裝服務(wù)器的情況下也能正常使用普通攝像機(jī)和普通分析攝像機(jī)，同時(shí)可以對(duì)接井下NVR、井上NVR和分析主機(jī)設(shè)備。

服務(wù)器基于X86+GPU的架構(gòu)主要包含業(yè)務(wù)服務(wù)器、流媒體服務(wù)器和智能分析服務(wù)器。智能分析服務(wù)器主要用于集中分析普通攝像機(jī)的圖像，可以進(jìn)行堆煤、皮帶跑偏、煙火以及積水等識(shí)別[3]。

井下NVR。隔爆兼本安型NVR安裝在井下特殊需求的位置，用于對(duì)攝像機(jī)視頻進(jìn)行顯示、錄像、回放和下載操作。

分析主機(jī)。在井下安裝分析主機(jī)可以對(duì)普通攝像機(jī)的圖像進(jìn)行智能分析，最終完成堆煤、煙火以及積水等智能分析功能。

高速球攝像機(jī)。鏡頭轉(zhuǎn)動(dòng)速度可達(dá)250 （°）/s以上，具有畫(huà)面不抖動(dòng)、目標(biāo)跟蹤、焦距/轉(zhuǎn)速自動(dòng)調(diào)整、自動(dòng)翻轉(zhuǎn)、調(diào)用預(yù)置位、巡航、鏡頭控制、可擴(kuò)展智能分析模塊和智能識(shí)別等功能。

智能（高速）識(shí)別攝像機(jī)自帶智能分析模塊，除了普通攝像機(jī)功能外，可進(jìn)行水煤、皮帶異物的檢測(cè)，借助激光器可以進(jìn)行煤量統(tǒng)計(jì)、煤量識(shí)別、皮帶調(diào)速以及皮帶撕裂等操作。

2 系統(tǒng)主要功能

2.1 隱患識(shí)別

對(duì)各種物的不安全狀態(tài)、設(shè)備的異常情況、環(huán)境的不安全因素進(jìn)行識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)皮帶上的大塊矸石、錨桿、堆跑偏的識(shí)別及報(bào)警，必要時(shí)緊急停車，可避免事故[4]。

2.2 煤流量檢測(cè)

AI智能識(shí)別高速攝像儀配合專用激光燈，可以精確識(shí)別計(jì)算出皮帶上的煤量，對(duì)皮帶的運(yùn)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以向皮帶控制主機(jī)發(fā)出信號(hào)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)保護(hù)停機(jī)、調(diào)速，達(dá)到減少設(shè)備磨損和降低能耗的目的。

2.3 聯(lián)動(dòng)控制

系統(tǒng)具備聯(lián)動(dòng)控制功能，聯(lián)動(dòng)規(guī)則可由用戶設(shè)定。根據(jù)規(guī)則可以通過(guò)通信接口向第三方系統(tǒng)發(fā)出控制命令，實(shí)現(xiàn)與自動(dòng)化系統(tǒng)、廣播通信系統(tǒng)等的聯(lián)動(dòng)控制。AI攝像儀煤量檢測(cè)線路如圖2所示。

3 現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用實(shí)施

視頻智能識(shí)別保護(hù)采用先進(jìn)的數(shù)字化視頻技術(shù)、AI圖像智能識(shí)別技術(shù)及模糊控制技術(shù)，利用煤礦井下膠帶運(yùn)輸機(jī)沿線的視頻監(jiān)控圖像，監(jiān)視和識(shí)別皮帶運(yùn)行狀況，對(duì)錨桿、矸石、堆煤等異常情況進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)視頻智能識(shí)別分析輸出報(bào)警信號(hào)，并能控制皮帶停車，有效遏制重大事故的發(fā)生。AI智能識(shí)別高速攝像儀配合專用激光燈，當(dāng)煤流經(jīng)過(guò)檢測(cè)區(qū)域流量發(fā)生變化時(shí)，根據(jù)設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行分析，可以精確計(jì)算出皮帶上的實(shí)時(shí)煤量，然后對(duì)皮帶的運(yùn)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以向皮帶控制主機(jī)發(fā)出信號(hào)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)保護(hù)停機(jī)、調(diào)速，達(dá)到減少設(shè)備磨損和降低能耗的目的。

皮帶異物檢測(cè)與保護(hù)控制的原理如圖3所示。

①在膠帶輸送機(jī)卸載滾筒上方安裝礦用隔爆型攝像儀，當(dāng)開(kāi)機(jī)生產(chǎn)過(guò)程中有鐵器或矸石突然卡阻且停留的時(shí)間超過(guò)系統(tǒng)設(shè)定的時(shí)間時(shí)，系統(tǒng)就會(huì)發(fā)出報(bào)警信號(hào)提醒值班人員及時(shí)處理。

②當(dāng)視頻未檢測(cè)到異常而實(shí)際發(fā)生鐵器或矸石使膠帶撕裂時(shí)，膠帶上的煤就會(huì)通過(guò)撕裂處零星灑落，觸發(fā)紅外線檢測(cè)光幕，此時(shí)系統(tǒng)進(jìn)行報(bào)警并觸發(fā)停機(jī)[5]。

③采用智能視頻分析技術(shù)，在運(yùn)輸膠帶的視頻中設(shè)置檢測(cè)區(qū)域智能檢測(cè)異物，可在工業(yè)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)管理平臺(tái)設(shè)定停機(jī)規(guī)則。

④當(dāng)在生產(chǎn)過(guò)程中突然出現(xiàn)異物（如錨桿、鋼板、大塊矸石等）并停留超過(guò)設(shè)定時(shí)間，管理平臺(tái)會(huì)報(bào)警，同時(shí)記錄報(bào)警前后5 s的視頻畫(huà)面。

⑤在膠帶輸送機(jī)落煤點(diǎn)或搭接點(diǎn)附近設(shè)置撕裂傳感器（響應(yīng)時(shí)間≤2 ms，檢測(cè)顆粒直徑≤10 mm），當(dāng)異物掉落刺穿膠帶輸送機(jī)發(fā)生膠帶輸送機(jī)撕裂時(shí)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)報(bào)警，同時(shí)提供報(bào)警停機(jī)對(duì)接信號(hào)點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)停機(jī)功能。

⑥報(bào)警信號(hào)可接入礦井地面皮帶遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)，對(duì)地面遠(yuǎn)程控制值班人員實(shí)現(xiàn)預(yù)警。

4 結(jié)論

系統(tǒng)采用先進(jìn)的數(shù)字化視頻技術(shù)、AI圖像智能識(shí)別技術(shù)及模糊控制技術(shù)，利用煤礦井下膠帶運(yùn)輸機(jī)沿線的視頻監(jiān)控圖像，監(jiān)視和識(shí)別皮帶運(yùn)行狀況，對(duì)錨桿、矸石、堆煤等異常情況進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)視頻智能識(shí)別分析，輸出報(bào)警信號(hào)，控制皮帶停車，代替了人工作業(yè)，有效遏制了煤流設(shè)備運(yùn)行事故的發(fā)生。

AI智能識(shí)別高速攝像儀配合專用激光燈，可以精確計(jì)算出皮帶上的煤量，對(duì)皮帶的運(yùn)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以向皮帶控制主機(jī)發(fā)送信號(hào)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)保護(hù)停機(jī)、調(diào)速，達(dá)到減少設(shè)備磨損和降低能耗的目的，創(chuàng)造了極大的經(jīng)濟(jì)效益。

參考文獻(xiàn)：

[1]胡軼斐.基于視頻AI、數(shù)字孿生技術(shù)的煤礦智能煤流監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究[J].內(nèi)蒙古煤炭經(jīng)濟(jì)，2020（16）：48-49.

[2]高小強(qiáng).智能巡檢機(jī)器人視頻監(jiān)測(cè)皮帶異物自動(dòng)識(shí)別報(bào)警技術(shù)研究[J].電子技術(shù)與軟件工程，2016（11）：158-160.

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[5]張敏，劉憲權(quán)，趙愛(ài)國(guó)，等.基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的井下皮帶控制方法及控制系統(tǒng)：CN108663955A[P].2018-10-16.