馬 泉,張欣怡,李洪波,石廣洋,郝 斌,張 飛
(1.國(guó)能北電勝利能源有限公司,內(nèi)蒙古自治區(qū)錫林浩特市,026000;2.內(nèi)蒙古科技大學(xué),內(nèi)蒙古自治區(qū)包頭市,014000)
露天煤礦在開(kāi)采過(guò)程中,不僅會(huì)對(duì)環(huán)境造成一定的污染、破壞自然景觀,而且還會(huì)誘發(fā)一些地質(zhì)災(zāi)害以及次級(jí)地質(zhì)災(zāi)害[1]。黨的二十大將生態(tài)文明建設(shè)提升到前所未有的新高度[2],堅(jiān)持節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境是我國(guó)礦山管理的重中之重[3]。因此,建立反映露天煤礦資源消耗、生態(tài)保護(hù)、損害和恢復(fù)等的資源開(kāi)發(fā)環(huán)境全流程監(jiān)測(cè)體系,并且開(kāi)展露天煤礦開(kāi)發(fā)環(huán)境全天候、全要素、全方位的智慧礦山環(huán)境安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)刻不容緩[4]。
為更好地研究智慧礦山監(jiān)測(cè)系統(tǒng),對(duì)勝利煤礦進(jìn)行了充分調(diào)研。勝利煤礦位于內(nèi)蒙古自治區(qū)錫林浩特市北郊,地形標(biāo)高為970~1 100 m。年平均溫度為2℃,最高氣溫達(dá)38℃,最低氣溫為-39℃,凍結(jié)期為10月初至12月上旬,解凍期為3月末至4月中旬,屬大陸性氣候,冬季時(shí)間長(zhǎng)且寒冷,夏季時(shí)間短且酷熱,白天與夜間的溫差較大;此外春季風(fēng)沙較大,風(fēng)向多為南西,風(fēng)速為2~8 m/s,瞬時(shí)最大風(fēng)速為36 m/s,10 min平均最大風(fēng)速為21 m/s。
當(dāng)前國(guó)內(nèi)外在環(huán)境監(jiān)管方面已經(jīng)有了比較成熟的方案,傳統(tǒng)方案通過(guò)局部區(qū)域架設(shè)環(huán)境監(jiān)測(cè)設(shè)備,以及通過(guò)氣象衛(wèi)星、高空氣象氣球、地面氣象站,可以產(chǎn)生天氣及環(huán)境的基本指標(biāo)監(jiān)測(cè)[5-6]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者也為之做出了不懈努力。其中,王書(shū)青[7]利用遙感技術(shù)對(duì)內(nèi)蒙古煤礦區(qū)進(jìn)行了環(huán)境監(jiān)測(cè);張娟[8]將3S技術(shù)應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中;張琳[9]利用RS和GIS技術(shù)對(duì)湖州市某區(qū)域礦山環(huán)境進(jìn)行了監(jiān)測(cè)。然而,由于露天煤礦存在地形復(fù)雜、局部區(qū)域產(chǎn)生的煤火或者揚(yáng)塵難以監(jiān)測(cè)等問(wèn)題[10],傳統(tǒng)方案只能通過(guò)采礦技術(shù)人員、外委煤炭生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)負(fù)責(zé)人每日對(duì)露煤區(qū)域進(jìn)行巡視,發(fā)現(xiàn)有煤炭自燃跡象及時(shí)處理,不僅浪費(fèi)大量人力資源,而且會(huì)存在檢測(cè)不及時(shí)等狀況。因此,針對(duì)勝利煤礦的復(fù)雜地形亟需開(kāi)發(fā)一套基于露天礦的環(huán)境監(jiān)測(cè)及預(yù)警系統(tǒng)。
設(shè)計(jì)本系統(tǒng)旨在利用智能激光云臺(tái)對(duì)露天煤礦進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,一是通過(guò)圖像識(shí)別算法自動(dòng)識(shí)別煤火和揚(yáng)塵,并實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)與分析;二是通過(guò)硬件裝置設(shè)備監(jiān)測(cè)礦山PM2.5、噪聲、風(fēng)向、風(fēng)速、溫濕度等,并通過(guò)4G/5G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)降V區(qū)智能環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中;三是對(duì)礦山視頻數(shù)據(jù)和監(jiān)測(cè)傳感器多元數(shù)據(jù)進(jìn)行融合并進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,后臺(tái)管理系統(tǒng)對(duì)超過(guò)閾值數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警和提醒。智能環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)總體架構(gòu)遵循綠色生態(tài)體系、網(wǎng)信安全體系、運(yùn)維保障體系、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系,依據(jù)人工智能、大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)理念,基于新一代微服務(wù)體系。勝利煤礦智能環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。
圖1 勝利煤礦智能環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)總體架構(gòu)
煤炭自燃會(huì)產(chǎn)生有害氣體,不僅對(duì)自然環(huán)境造成危害,同時(shí)也降低了煤炭回采率,造成資源浪費(fèi)。因此需對(duì)勝利煤礦進(jìn)一步加大煤火治理力度,對(duì)礦區(qū)的煤火區(qū)域(煤火區(qū)域的煤礦層由于人為因素或自燃形成的煤田火和礦井火)進(jìn)行早期監(jiān)測(cè)和預(yù)警,防止安全事故的發(fā)生。該系統(tǒng)通過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢測(cè)技術(shù)識(shí)別是否產(chǎn)生煤火,通過(guò)智能激光云臺(tái)定位煤火位置,并在位置信息傳入系統(tǒng)發(fā)出警報(bào)。煤火識(shí)別結(jié)果如圖2所示。
圖2 煤火識(shí)別結(jié)果界面
露天煤礦在開(kāi)采時(shí)會(huì)造成開(kāi)采一次揚(yáng)塵以及運(yùn)輸車輛與外部道路造成的二次揚(yáng)塵。揚(yáng)塵會(huì)污染工作場(chǎng)所,對(duì)人員的身體健康造成傷害,還會(huì)降低工作場(chǎng)所的能見(jiàn)度,引發(fā)生產(chǎn)事故。該系統(tǒng)通過(guò)工業(yè)攝像頭實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)礦區(qū)揚(yáng)塵情況并動(dòng)態(tài)顯示,基于YOLOv5s的圖像檢測(cè)技術(shù)發(fā)現(xiàn)檢測(cè)數(shù)據(jù)集是否越線,并通過(guò)智能激光云臺(tái)定位揚(yáng)塵位置,立即將位置信息傳入系統(tǒng)并發(fā)出警報(bào),同時(shí)派出灑水車進(jìn)行降塵。揚(yáng)塵檢測(cè)結(jié)果界面如圖3所示。
圖3 揚(yáng)塵檢測(cè)結(jié)果界面
利用環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和機(jī)器視覺(jué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的多元數(shù)據(jù)組成系統(tǒng)環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),對(duì)礦山環(huán)境的粉塵、噪聲、溫度、風(fēng)力等基本污染特征進(jìn)行識(shí)別和預(yù)測(cè),為下一步的環(huán)境治理提供基礎(chǔ)的監(jiān)測(cè)技術(shù)方案。多元數(shù)據(jù)融合監(jiān)控平臺(tái)包括氣象信息統(tǒng)計(jì)分析管理系統(tǒng)、智能網(wǎng)格氣象預(yù)警管理系統(tǒng)、氣象基站管理系統(tǒng)、后臺(tái)管理系統(tǒng)4個(gè)子系統(tǒng)。
2.3.1 氣象信息統(tǒng)計(jì)分析管理系統(tǒng)
氣象信息統(tǒng)計(jì)分析管理系統(tǒng)包括氣象信息統(tǒng)計(jì)管理和氣象信息分析管理2個(gè)模塊。
(1)氣象信息統(tǒng)計(jì)管理模塊。該模塊主要通過(guò)固定式和移動(dòng)式的環(huán)境監(jiān)測(cè)基站對(duì)監(jiān)測(cè)的粉塵、噪聲、溫度、濕度、風(fēng)力等傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì),主要包括以下統(tǒng)計(jì)功能:一是統(tǒng)計(jì)查詢?nèi)?、月、年維度的8要素(氣溫、氣壓、風(fēng)、濕度、云、降水、能見(jiàn)度以及空氣密度)的高精度氣象信息;二是統(tǒng)計(jì)查詢未來(lái)24 h內(nèi)的8要素高精度氣象信息;三是查詢固定式、移動(dòng)式單臺(tái)基站的粉塵、噪聲、溫度、溫度、風(fēng)力等氣象數(shù)據(jù)。
(2)氣象信息分析管理模塊。該模塊主要通過(guò)傳輸?shù)綒庀笮畔⒔y(tǒng)計(jì)管理系統(tǒng)的的粉塵、噪聲、溫度、溫度、風(fēng)力等傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,主要包括以下分析功能:一是分析未來(lái)24 h內(nèi)8要素超標(biāo)預(yù)警的氣象信息;二是分析未來(lái)一周內(nèi)8要素中重要指標(biāo)超標(biāo)預(yù)警的氣象信息。
2.3.2 智能網(wǎng)格氣象預(yù)警管理系統(tǒng)
智能網(wǎng)格氣象預(yù)警管理系統(tǒng)包括氣象網(wǎng)格地圖管理、高精度氣象網(wǎng)格預(yù)報(bào)和預(yù)警管理、氣象預(yù)警聯(lián)動(dòng)管理3個(gè)模塊。
(1)氣象網(wǎng)格地圖管理模塊。該模塊主要根據(jù)需求將作業(yè)場(chǎng)地進(jìn)行科學(xué)的網(wǎng)格劃分,最終形成二維或三維的GIS地圖,在地圖上標(biāo)注固定的環(huán)境監(jiān)測(cè)基站位置、移動(dòng)式的環(huán)境監(jiān)測(cè)位置,在環(huán)境基站所在的地圖位置顯示該基站監(jiān)測(cè)到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),包括粉塵、噪聲、濕度、溫度、風(fēng)力等傳感器數(shù)據(jù),以及環(huán)境視覺(jué)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)的主要監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息(如:煤火和揚(yáng)塵的超標(biāo)數(shù)據(jù))。在GIS地圖上還顯示如下?tīng)顟B(tài)信息,包括固定和移動(dòng)環(huán)境監(jiān)測(cè)基站的運(yùn)行狀態(tài)信息、視覺(jué)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)信息、移動(dòng)環(huán)境監(jiān)測(cè)基站今日移動(dòng)點(diǎn)位列表信息等。
(2)高精度氣象網(wǎng)格預(yù)報(bào)和預(yù)警管理模塊。該模塊主要根據(jù)監(jiān)測(cè)基站獲得的粉塵、噪聲、溫度、濕度、風(fēng)力等實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù),再結(jié)合高精度的天氣預(yù)報(bào)以及環(huán)境監(jiān)測(cè)視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別到的煤火和揚(yáng)塵異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,當(dāng)以上這些預(yù)警數(shù)據(jù)超出系統(tǒng)閾值后,網(wǎng)格氣象預(yù)警管理模塊會(huì)通過(guò)系統(tǒng)站內(nèi)通知或以短信的方式通知相關(guān)作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)部門(mén)的負(fù)責(zé)人,發(fā)揮預(yù)警作用。
(3)氣象預(yù)警聯(lián)動(dòng)管理模塊。當(dāng)獲得氣象預(yù)警模塊的預(yù)警通知后,該模塊會(huì)提前根據(jù)超標(biāo)的氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的類型、氣象數(shù)據(jù),對(duì)所涉及部門(mén)提前在系統(tǒng)預(yù)設(shè)聯(lián)動(dòng)工作方案,將相應(yīng)的氣象風(fēng)險(xiǎn)提示和下一步預(yù)案工作統(tǒng)一發(fā)送到系統(tǒng)中對(duì)應(yīng)部門(mén)的相關(guān)負(fù)責(zé)人,從而避免因?yàn)槌瑯?biāo)異常的氣象天氣對(duì)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)和經(jīng)濟(jì)造成不必要的損失。
2.3.3 氣象基站管理系統(tǒng)
氣象基站管理系統(tǒng)包括基站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、基站異常報(bào)警管理2個(gè)模塊。
(1)基站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理模塊。該模塊主要功能是查看基站粉塵、噪聲、溫度、濕度、風(fēng)力等傳感器信息,以及基站所在GIS地圖的精確位置、基站名稱、基站運(yùn)行狀態(tài)、基站傳輸各類傳感器數(shù)據(jù)的信息。
(2)基站異常報(bào)警管理模塊。當(dāng)環(huán)境監(jiān)測(cè)基站的部分或全部數(shù)據(jù)上傳失敗或丟失時(shí),環(huán)境監(jiān)測(cè)基站狀態(tài)屬于異常,系統(tǒng)會(huì)通過(guò)站內(nèi)通知或短信的方式將基站異常的詳細(xì)數(shù)據(jù)信息(包括基站名稱、地圖位置、異常類型等信息)報(bào)送給系統(tǒng)預(yù)設(shè)的相關(guān)負(fù)責(zé)人和檢修人員。
2.3.4 后臺(tái)管理系統(tǒng)
后臺(tái)管理系統(tǒng)主要包括用戶管理、權(quán)限管理、數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)管理、環(huán)境監(jiān)測(cè)機(jī)器視覺(jué)識(shí)別監(jiān)控配置管理以及環(huán)境監(jiān)測(cè)基站配置管理6個(gè)模塊。
(1)用戶管理模塊。該模塊主要對(duì)企業(yè)中涉及到的相關(guān)部門(mén)和業(yè)務(wù)人員提供本系統(tǒng)用戶的增加、修改、刪除、查看功能。
(2)權(quán)限管理模塊。該模塊主要是對(duì)系統(tǒng)用戶進(jìn)行權(quán)限管理,權(quán)限主要分為超級(jí)管理員、系統(tǒng)管理員、部門(mén)管理員、普通用戶這幾類。超級(jí)管理員和系統(tǒng)管理員可以對(duì)普通用戶進(jìn)行權(quán)限增加、修改和刪除的功能,權(quán)限修改和刪除記錄都會(huì)存儲(chǔ)到系統(tǒng)日志中。
(3)數(shù)據(jù)管理模塊。該模塊主要對(duì)傳感器獲得的氣溫、氣壓、風(fēng)、濕度、云、降水、能見(jiàn)度以及空氣密度數(shù)據(jù)進(jìn)行管理,主要包括添加數(shù)據(jù)、更新數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、瀏覽數(shù)據(jù)。
(4)系統(tǒng)管理模塊。該模塊主要包括對(duì)系統(tǒng)菜單、數(shù)據(jù)備份、日志記錄、數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出等功能進(jìn)行管理,增加、修改、刪除的操作會(huì)記錄到日志系統(tǒng)中。
(5)環(huán)境監(jiān)測(cè)機(jī)器視覺(jué)識(shí)別監(jiān)控配置管理模塊。該模塊主要對(duì)Deepstream實(shí)時(shí)視頻流人工智能分析平臺(tái)、YOLOv5s目標(biāo)檢測(cè)模型系統(tǒng)、圖像識(shí)別算法系統(tǒng)中的關(guān)鍵配置信息進(jìn)行管理,對(duì)日后視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)升級(jí)和擴(kuò)展提供基礎(chǔ)的配置擴(kuò)展管理功能。
(6)環(huán)境監(jiān)測(cè)基站配置管理模塊。該模塊主要是針對(duì)日后增加固定或移動(dòng)式環(huán)境監(jiān)測(cè)基站,提供基礎(chǔ)的配置擴(kuò)展管理功能。除此之外,還可以對(duì)現(xiàn)有的固定或移動(dòng)式環(huán)境監(jiān)測(cè)基站進(jìn)行修改操作。本配置管理功能只有超級(jí)管理員才能操作,非專業(yè)工作人員無(wú)權(quán)限操作,同時(shí)操作記錄也會(huì)被記錄到日志系統(tǒng)中。
目前,基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)得到空前發(fā)展,與此同時(shí)許多優(yōu)秀的算法相繼誕生,并且在工業(yè)技術(shù)發(fā)展領(lǐng)域進(jìn)行了大規(guī)模的應(yīng)用。這些模型主要分為基于候選區(qū)域的二階段檢測(cè)算法和基于邊框回歸的一階段檢測(cè)算法。二階段檢測(cè)算法首先生成可能包含物體的候選區(qū)域,再對(duì)該區(qū)域做進(jìn)一步分類校準(zhǔn)得到最終結(jié)果,其中比較著名的算法有Fast-RCNN和RCNN等。一階段算法的重心則是回歸,使用一階網(wǎng)絡(luò)直接對(duì)輸入圖像進(jìn)行分類和定位,其在速度上產(chǎn)生了重大突破,代表方法有 YOLO系列、SSD、RetinaNet等[11-13]。
本系統(tǒng)選用YOLOv5s模型對(duì)礦山的煤火和揚(yáng)塵進(jìn)行識(shí)別。因?yàn)閅OLOv5s相較于二階段檢測(cè)算法具有速度快、準(zhǔn)確率高的優(yōu)點(diǎn)[14],更適合應(yīng)用在礦山進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:首先用激光云臺(tái)收集露天礦現(xiàn)場(chǎng)視頻,并用ffmpeg工具將視頻截取成一幀一幀的圖片格式,并安裝數(shù)據(jù)標(biāo)注工具labelImg,通過(guò)可視化的操作界面對(duì)圖片中的煤火揚(yáng)塵進(jìn)行標(biāo)注,生成VOC格式的.xml文件,并使用python將其轉(zhuǎn)成YOLOv5s所需要的.txt文件格式,具體的揚(yáng)塵標(biāo)注界面如圖4所示。
圖4 揚(yáng)塵標(biāo)注界面
在本項(xiàng)目中,對(duì)2萬(wàn)張圖片進(jìn)行標(biāo)注,保證模型的準(zhǔn)確率和召回率。并將讀取所有的圖像和標(biāo)注文件,將他們的文件名一一對(duì)應(yīng),并按照7∶2∶1隨機(jī)分成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練流程如圖5所示。
圖5 YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練流程
Tensor RT是一個(gè)推理優(yōu)化器,對(duì)訓(xùn)練好的YOLOv5s模型進(jìn)行優(yōu)化。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完后,可以將訓(xùn)練模型文件直接丟進(jìn) Tensor RT 中,而不再需要依賴深度學(xué)習(xí)框架(Pytorch、Caffffe,TensorFlow 等)[14]。Tensor RT 是一個(gè)只有前向傳播的深度學(xué)習(xí)框架,這個(gè)框架可以將 Pytorch、TensorFlow 等網(wǎng)絡(luò)模型解析[15],并與 Tensor RT 中對(duì)應(yīng)的層進(jìn)行一一映射,把其他框架的模型統(tǒng)一全部轉(zhuǎn)換到 Tensor RT中,然后在 Tensor RT 中針對(duì) NVIDIA 的 GPU 實(shí)施優(yōu)化策略,并進(jìn)行部署加速。
DeepStream軟件開(kāi)發(fā)工具包(SDK)是一個(gè)用于構(gòu)建智能視頻分析(IVA)管道的加速人工智能框架,可以應(yīng)用于安放控制、運(yùn)輸控制、停車場(chǎng)管理、交通管理、零售業(yè)管理、物流調(diào)度管理、內(nèi)容過(guò)濾等領(lǐng)域。Tensor RT 只是針對(duì)推斷階段的加速方案,而Deepstream 是完整的落地部署方案,包括獲取攝像頭視頻流、視頻編解碼、各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推斷、視頻推流、顯示、輸出文件等[16]。
DeepStream 支持在 C/C++ 和 Python 中通過(guò) Python 綁定開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序。核心SDK由幾個(gè)硬件加速器插件組成,它們使用各種加速器,如VIC、GPU、DLA、NVDEC和NVENC[17]。通過(guò)在專用加速器中執(zhí)行所有計(jì)算量大的操作,DeepStream可以為視頻分析應(yīng)用實(shí)現(xiàn)最高性能。DeepStream的關(guān)鍵能力之一是邊緣和云之間的安全雙向通信。DeepStream有多個(gè)開(kāi)箱即用的安全協(xié)議,如使用用戶名/密碼的SASL/Plain認(rèn)證和雙向TLS認(rèn)證。
DeepStream建立在CUDA-X堆棧的幾個(gè)NVIDIA庫(kù)之上,如CUDA、Tensor RT、Triton推理服務(wù)器和多媒體庫(kù)[18]。Tensor RT加速了NVIDIA GPU上的AI推理。DeepStream在DeepStream插件中對(duì)這些庫(kù)進(jìn)行了抽象,能夠輕松建立視頻分析管道,減少單獨(dú)庫(kù)的使用。
2021年2月,勝利煤礦智能環(huán)境監(jiān)測(cè)項(xiàng)目開(kāi)始啟動(dòng),并于2022年7月建成投入使用。在勝利煤礦部署了ZL700氣象傳感器、百葉箱多合一傳感器兩類現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境監(jiān)測(cè)儀,可以對(duì)風(fēng)向、風(fēng)速、溫度、濕度、PM2.5、PM10、噪聲進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)量,還可以防止太陽(yáng)儀器的直接輻射和地面對(duì)儀器的反輻射,保護(hù)儀器免受強(qiáng)風(fēng)、雨、雪等因素的影響。此外,在勝利煤礦成功部署了激光云臺(tái)、AI機(jī)器視覺(jué)處理服務(wù)器,以滿足勝利煤礦的星光級(jí)監(jiān)控需求。勝利煤礦智能環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)解決了露天礦環(huán)境監(jiān)測(cè)困難,人工分析費(fèi)時(shí)費(fèi)力等問(wèn)題,在社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效益兩方面都取得很好效果。
智能環(huán)境檢測(cè)系統(tǒng)的成功建設(shè),解決了勝利煤礦環(huán)境監(jiān)測(cè)難的問(wèn)題,建立了能反映資源消耗、環(huán)境損害、環(huán)境恢復(fù)和生態(tài)保護(hù)等礦山生產(chǎn)環(huán)境的監(jiān)測(cè)系統(tǒng);開(kāi)展了礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)環(huán)境全要素全天候的監(jiān)測(cè);同時(shí)接入的5G物聯(lián)網(wǎng)卡能夠?qū)崿F(xiàn)傳感器、服務(wù)器、智能激光云臺(tái)等設(shè)備的無(wú)線化。這些舉措不僅解決了勝利煤礦的環(huán)境污染問(wèn)題,還提高了工人在作業(yè)時(shí)的安全水平,對(duì)工人的職業(yè)病防護(hù)具有重要意義。
智能環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)投入使用前,需要人工進(jìn)行巡查煤火和揚(yáng)塵發(fā)生地點(diǎn)。智能環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)投入使用后,可以通過(guò)人工智能的方式判斷是否發(fā)生環(huán)境污染,不僅減少了人力成本的投入,還提高了勝利煤礦的環(huán)境監(jiān)測(cè)效率。
智能環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)使用人工智能核心技術(shù),檢測(cè)精度高,根據(jù)每項(xiàng)指標(biāo)的閾值精準(zhǔn)設(shè)定,降低了誤判率。本系統(tǒng)可以精準(zhǔn)確認(rèn)環(huán)境污染發(fā)生的地點(diǎn),相比以往灑水車全天候礦山巡航的模式,每車可以有效節(jié)約20~30 t/d的水資源。此外,本系統(tǒng)采用集成平臺(tái)建設(shè),減少了接口數(shù)量,降低了系統(tǒng)維護(hù)難度,提供的配置工具可輕易配置好系統(tǒng)間的集成,使得各種異構(gòu)系統(tǒng)之間的連接更加簡(jiǎn)單,降低了開(kāi)發(fā)工作量,減少了重復(fù)開(kāi)發(fā)。
智能環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)和無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了視頻數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)的采集、傳輸、處理的自動(dòng)化,對(duì)礦區(qū)進(jìn)行全天候、全方位的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),對(duì)治理采礦過(guò)程中的環(huán)境污染具有重要的指導(dǎo)作用。隨著我國(guó)遙感技術(shù)、圖像識(shí)別技術(shù)、GNSS高精定位的快速發(fā)展,未來(lái)可以將人工智能、5G物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合應(yīng)用于礦山環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,提升監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的精度,并對(duì)未來(lái)的環(huán)境情況進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控、智能分析、安全報(bào)警三位一體的智能監(jiān)測(cè)體系。