矿山生产作业场景视频结构化分析关键技术

• Published in: 煤炭学报 Vol. 46; no. 11; pp. 3724 - 3735
• Main Authors: 董锴文, 孙彦景, 陈岩, 云霄, 程小舟, 王博文, 周玉, 王斌
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221008%中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司,安徽马鞍山243000%西安科技大学通信与信息工程学院,陕西西安710054 01.11.2021; 徐州市智能安全与应急协同工程研究中心,江苏徐州221008
• Subjects: 视频结构化;跨场景分析;边缘计算;云边协同;综合管控;智慧矿山
• ISSN: 0253-9993
• DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2020.2019

TD676; 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.