AI算法在煤矿视频智能识别系统的应用.docx
A1.算法在煤矿视频智能识别系统的应用摘要：随若煤矿智能化转型升级速度不断提升，煤炭行业的安全生产符不断依赖于大数据、人工智能、视频图像识别等先进科学技术。为有效的推动智慈矿山建设，本文对A1.算法在煤矿视核智能识别系统的应用进行探讨.关键词，AI算法：煤厅视频智能识别系统：应用IAI算法下的煤矿视频智能识别需求AI算法下的煤矿视频智能识别需求如下：（1）能够提供线上GPU训练集群，用户无需自行购取服务器部署训练平台。（2）能够提供零门槛算法模型，用户无需招聘专业人才便可自行进行算法开发。（3）能够提供数据标注服务，用户可以自行进行数据标注或购买数据标注服务，降低用户提供数据的顾虑。（4）能锅实现应用快速落地和算法迭代，用户需求可以快速变现，并可以持续提升整法性能。2 AI算法下的煤矿视第i智能识别的研究思路及部号架构AI算法下的煤矿视频智能识别系统的设计目标是设计1套集数据标注、算法训练、应用部署端到端的整体系统，能够根据行业需求，训练完成基于行业场景的视频AI算法模型，并快速部署到边缘设备端或云端，实现应用落地,为各类行业应用赋予智能分析能力，助力行业应用A1.技术，享受A1.技术带来的高效和便利。根据不同行业对数据的隐私要求不同，其研究的A1.开放平台部署方式是基丁互联网的A1.开放平台方案，面向数据涉密要求不高的行业，可以将奥法训练数据提供上云训练。A1.开放平台整体系统包括专用硬件平台、行业软件平台、A1.开放平台等模块。专用硬件平台包括A1.开放平台专用IPC、NVR,A1.开放平台训练完成的算法模型可以直接部署运行。行业软件平台般部署在局域网中，可接入AI开放平台专用IPC、NVR,并通过多网域配置等技术手段对接部署于互联网中的A1.开放平台。系统可为用户提供远程可视化管理服务，主要包含结鸵、付款、采购计划等业务功能，系统可以接入边摄像机设品，并通过SDK对接的方式与A【开放平台完成数据交互.系统内整体逻辑情况如图1所示，表示J'各平台数据流向。逻辑矿图业务应用流程如图2所示，系统解决了.A1.算法技术开发''最后一公里”的问题，打通应用与A1.算法开放平台之间的壁空，推动应用快速上线。应用上线后持续提供数据，加速模型迭代优化.图1系统内整体逻辑图2逻辑矿图业务应用流程3 AI算法下的煤矿视频智能识别系统应用3. 1模型创建AI算法下的煤矿视嫉智能识别系统预设图像分类模型与物体检测模型，支持一键创建训练模型框架.其中，图像分类是识别图片中是否是某类物体,状态或者场景，适用于图片中主体或者状态单一的场景；物体检测是指识别图片中每个物体的位置和名称，适用于确认图片中的物体数量及属性。3.2模型训练AI算法下的煤矿视频智能识别系统支持一键训练模型，支持选择应用类型、模型版本和训练数据集。其中，应用类型包括云端推理服务和边缘端IPC、NVR分析服务.训练开始时，系统会提示预计结束时间.训练时间与训练图片数量有关，训练数据集中的数据量越大，训练时间越长。100OO张以下图片的训练时间一般在3.5h以内。等待过程中可以关闭浏览器，一段时间后再进行查看。33模型校验与发布AI竟法下的煤矿视频智能识别系统支持校验训练完成的模型，并上传测试图片检验模型效果。系统支持训练模型发布，打包模型数据并提交审核，审核通过后正式发布。发布后，根据应用类型不同（云服务、IPC、NVR类型）,形成不同的发布方式和发布路径。如果发布的应用类型为云服务，则通过接口调用算法。如果发布的应用类型为IPC、NVR,则可将算法模型下发到摄像机和洪R设备。3.4模型管理AI算法下的煤矿视嫉智能识别系统支持对账号内的算法模型进行管理，包括杳看模型名称、模型版本、编辑模型信息、隹看模型性能、删除模型等功能。3.5事件联动AI算法下的煤矿视嫉智能识别系统平台可对边绿设备A1.算法产生的报警进行事件联动。事件联动具有多种配置模板，也可自定义事件联动规则，首先可先选择事件发生的条件，包括指定时间、指定区域、指定时间类型等：其次选择事件联动动作，如客户端弹窗、指定监控点视频上电视墙、指定监控点录像、指定抓图、告警短信发送、告警邮件发送等。3.6数据臾管理AI算法下的煤矿视顽智能识别系统支持训练数据集创建、修改、删除和查看功能，用户可以创建多个训练数据集来支撑不同的模型训练.系统支持从浏览器1次上传多张训练图片至训练数据集，支持重命名或删除训练图片。用户上传的数据加密后保存在存储空间中。3.7数据标注AI竟法下的煤矿视频智能识别系统支持快速标注训练图片类别或标注训练图片中的物体位置、名称，并将标注的标签保存。系统支持对I个图片中的多个物体分别标注标签，1张图片最多支持16种不同类别的标签。4AI算法下的煤矿视易!智能识别系统的应用案例本文以某煤矿调度指挥中心离岗检测为例，针对该区域13个二级煤犷单位的指挥调度室进行离岗检测，实现离岗信息报警、离岗信息展示、离岗统计、离岗信息查刑等功能。通过调取调度员离岗信息统计和历史记录，表明该系统对调度员离岗检测报警率达98.2%.核对调度员实际离岗情况进行比对分析，得出离微信息统计准确率达92.5%,可作为检测固定岗位人员脱岗的有效管理手段。6结束语本文结合基丁RI算法下的煤矿视频智能识别需求，提出系统研究思路及部署架构，分别从人工智能与煤矿视频系统的数据集管理、数据标注、模型建立、模型训练、模型校验、模型发布和管理等内容进行业务应用，并对某煤矿调度指挥中心离岗进行检测分析，案例表明其应用效果良好，以此为煤矿A1.技术的发展与应用提供了有力证据。参考文献口孙继平.煤矿智能化与矿用5G和网络硬切片技术U1.工矿自动化，2021,47(8):1-6.2王杰.浅谈煤矿信息化与自动化发展趋势J.中小企业管理与科技，2019,0(1):37-38.3张华，李靖锋，魏红程，刘真.基于智能视频识别技术的智能化煤矿安全管理研究与应用U1.工矿自动化,2021,47(S01):10-13.4郑秦峰.煤矿信息化与智能化技术的应用架构及关键技术J电子技术与软件工程,2021(2):241-242.
