矿山生产作业场景视频结构化分析关键技术

来源 :煤炭学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ahfnhui
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着5G通信、边缘计算、大数据和人工智能等技术在煤炭工业生产场景的应用,各类视频设备和功能系统急剧增多.为提高矿山安全生产的协同管控能力和智能决策水平,解决矿山各业务系统智能化程度低、深度信息感知能力差以及决策能力弱的问题,需要对具体生产场景下的视频结构化分析相关技术进行深入研究,构建跨场景的态势感知与协作、全流程的生产状态监控的智慧矿山生产视频结构化分析系统平台.建议从人、机、料、法、环5个维度融合分析矿山视频数据,通过场景认知和生产规则建模以应对复杂作业场景下业务场景识别的需求,对矿山生产业务及规则进行结构化特征建模,从时间、空间以及语义等方面对目标特征进行组合分析与分级索引,在云边协同技术架构下,让感知数据上行、规则模型下行,研发能够快速进行全系列结构化数据传递、全场景语义信息融合以及全流程生产风险管控的云边协同视频结构化分析平台,形成更加符合矿山工业形态的非结构化数据治理模式.在深入分析矿山安全生产需求和视频结构化分析技术特性的基础上,提出研究矿山作业场景视频结构化分析机制、矿山作业场景认知与规则建模技术、人员安全行为分析督导技术、设备状态视频监控联合分析技术、视频分析应急协同与联动技术等关键技术,对建立集人机督导和生产监控于一体的智慧矿山生产视频结构化分析系统,促进矿山安全生产系统由局部信息化、自动化向多系统协同智能化发展具有重要意义.
其他文献
为满足煤矿工作面智能精准开采对地质异常分布精准感知的需求,进一步提高工作面电磁波CT反演的精准性,提出了多源先验信息约束下的电磁波CT智能反演模型.在对工作面电磁波CT反演稀疏矩阵方程进行泛函优化转换的基础上,分析了基本遗传算法(Single Genetic Algorithm,SGA)的寻优进化机理,探讨了不同遗传参数对SGA智能算法搜索优化性能的影响,设计了基于多种群自适应遗传算法(Multi-population Adaptive Genetic Algorithm,MAGA)的工作面地质异常电磁波
煤矸石是采煤和洗煤过程产生的工业固体废弃物,其长期堆积造成的环境问题日益严重.将其制备成砂石骨料具有重要的环境和经济效益.以煤矸石为原料制备了煅烧煤矸石细骨料,通过XRD,FTIR和MAS NMR等测试方法系统探究了煅烧对煤矸石细骨料理化特性及其微结构的影响;对比研究了煤矸石细骨料砂浆和天然河砂砂浆的工作性能、力学性能、水吸附性能和干燥收缩性能;基于骨料特性分析了煅烧煤矸石细骨料改善砂浆性能的作用机制.结果 表明:煤矸石细骨料(CGFAraw)煤粉等杂质含量和棱角较多、强度低,以其制备的水泥砂浆28 d抗