楊傳印

（山東煤炭工業(yè)信息計算中心，山東 濟南 250031）

習近平總書記在主持中共中央政治局第三十四次集體學習時強調：“要推動數字經濟和實體經濟融合發(fā)展，把握數字化、網絡化、智能化方向，要改進提高監(jiān)管技術和手段，把監(jiān)管和治理貫穿創(chuàng)新、生產、經營、投資全過程?！?017 年7 月，國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出人工智能作為新一輪產業(yè)變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業(yè)變革積蓄的巨大能量，并創(chuàng)造新的強大引擎，催生新技術、新產品、新產業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，引發(fā)經濟結構重大變革。2021 年6月，國家能源局、國家礦山安全監(jiān)察局發(fā)布的《煤礦智能化建設指南（2021年版）》明確指出將人工智能、大數據、智能裝備等與現代煤炭開發(fā)技術進行深入融合，形成全面感知、實時互聯(lián)、分析決策、自主學習、動態(tài)預測、協(xié)同控制的智能系統(tǒng)，加速實現煤礦開拓、采掘（采剝）、運輸、通風、洗選、安全保障、經營管理等全過程的智能化運行。

國家目前已陸續(xù)部署了智能制造等國家重點研發(fā)計劃與重點專項，印發(fā)實施了“互聯(lián)網+”人工智能三年行動實施方案，從科技研發(fā)、應用推廣和產業(yè)發(fā)展等方面提出了一系列措施。經過多年的持續(xù)積累，我國在人工智能領域取得重要進展，部分領域核心關鍵技術實現重要突破。自適應自主學習、直覺感知、綜合推理、混合智能和群體智能等逐步進入實際應用，人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)日益活躍，一批龍頭骨干企業(yè)加速成長。

隨著國家對礦山特別是煤礦安全生產的日益重視，礦山企業(yè)對煤礦無人智能化成套技術與裝備的需求保持快速增長勢頭。智能煤礦是人工智能的一個垂直應用領域，推動智能化技術與煤炭產業(yè)融合發(fā)展、提升煤礦智能化水平是智能煤礦建設必須遵循的指導思想。為此，通過加強煤礦視頻AI（Artificial Intelligence，人工智能）技術及裝備等基礎設施建設規(guī)劃與布局，研發(fā)低延時、高精度、廣覆蓋的智能安全監(jiān)控系統(tǒng)及重大危險源智能預警防控平臺，實現人、設備與環(huán)境的實時聯(lián)通、精確識別、有效交互與智能控制，實現無人或者少人作業(yè)。充分發(fā)揮視頻AI分析技術在重大災害風險識別中的關鍵優(yōu)勢，實現對礦山關鍵地點、重點部位的重大風險的實時識別、監(jiān)測和精準研判，利用信息化、智能化手段防范化解重大安全風險，已成為大勢所趨、勢在必行。

1 煤礦視頻AI識別系統(tǒng)建設原則

1.1 安全性原則

煤礦視頻AI識別應用建設應滿足《煤礦安全規(guī)程》（2020年版）、《關于加快煤礦智能化發(fā)展的指導意見》（發(fā)改能源〔2020〕283號）、《煤礦智能化建設指南（2021年版）》（國能發(fā)煤炭規(guī)〔2021〕29 號）和《智能化煤礦（井工）分類、分級技術條件與評價》（T/CCS001-2020）等文件要求。

1.2 可靠性原則

煤礦視頻AI識別裝備應能在煤礦井下各類復雜環(huán)境下長時間穩(wěn)定運行，需要滿足采掘工作面、運輸巷道、提升、各類硐室等環(huán)境對網絡傳輸可靠性、帶寬、實時性、運動幀速率等方面的要求。針對人員、設備與環(huán)境的智能視頻智能識別率應大于90%，圖像本地處理時延應≤200 ms。

1.3 實用性原則

煤礦視頻AI分析裝備應與現有的煤礦綜合自動化系統(tǒng)、安全監(jiān)控系統(tǒng)以及通信聯(lián)絡系統(tǒng)實現高度協(xié)同，充分利用已有煤礦信息化、自動化裝備與系統(tǒng)，分析各個環(huán)節(jié)的智能化需求，有針對性地開發(fā)AI算法，針對具體場景制定各類AI智能化應用方案。

1.4 一礦一策原則

煤礦視頻AI分析系統(tǒng)應結合各個煤礦安全、生產、運輸環(huán)節(jié)具體情況，分類部署、分步實施，一礦一策、一場景一算法。

2 煤礦視頻AI識別平臺架構

智能礦山體系涵蓋采、掘、運、洗、選等各個環(huán)節(jié)，采用信息感知、圖像處理、模式識別、智能控制等技術手段，收集分析礦山生產、經營和管理的各種數據，實現礦山管理的數字化、可視化與智能化。在此過程中，煤礦數據從管理角度可分為生產與安全數據，從數據類型上又可分為視頻數據、音頻數據、物聯(lián)數據等，其中利用視頻AI技術對視頻數據進行采集、傳輸、識別和分析處理對煤礦生產和安全的各個環(huán)節(jié)都有巨大的價值與意義。

2.1 典型平臺組成

煤礦視頻AI識別平臺主要由前端視頻AI識別分析系統(tǒng)、網絡傳輸系統(tǒng)、后端管理系統(tǒng)等組成。

（1）前端視頻智能識別分析系統(tǒng)。通過部署礦用本安型圖像AI處理攝像儀、隔爆兼本安型邊緣計算AI視頻分析裝置，就地實現數據采集、分析、存儲與上傳。實時對人員、機器、環(huán)境等監(jiān)控視頻進行智能分析與處理，并實現與煤礦通信聯(lián)絡系統(tǒng)、生產自動化系統(tǒng)、安全監(jiān)控系統(tǒng)的聯(lián)動與協(xié)同，從而提高煤礦安全管理水平和效率。

（2）網絡傳輸系統(tǒng)。包括煤礦光纖工業(yè)環(huán)網+5G/WIFI高速傳輸網絡，負責完成數據的傳輸與交換，結合礦山視頻監(jiān)控的實際需求，傳輸視頻的集團級主干網絡帶寬應在萬兆級，分公司匯聚層網絡帶寬在千兆級，礦區(qū)監(jiān)控網絡帶寬在百兆級。各級平臺的互聯(lián)網服務質量等級需達到網絡時延不大于150 ms、丟包率不大于1×10-3的要求。

（3）后端管理系統(tǒng)。由AI視頻分析服務器、AI視頻管理服務器、AI視頻分析管理平臺和事件資源庫、業(yè)務應用等組成，負責實現對數據的匯聚、清洗、分析、存儲和管理。其中AI視頻分析管理平臺通過搭建GPU集群，可對多路并發(fā)視頻進行在線分析與處理。

2.2 平臺建設基本要求

（1）前端圖像AI處理攝像儀基本要求。攝像儀應具備雙向音頻對講、本地視頻分析和處理功能，圖像本地處理時延應≤200 ms，應至少具有4個DI和4個DO干節(jié)點接口，鏡頭應具備2.8～12 mm自動變焦功能。

（2）隔爆兼本安型邊緣計算AI視頻分析裝置基本要求。算力不小于8TOPS，圖像本地處理時延應≤200 ms，應至少具有4個DI和4個DO干節(jié)點接口。

（3）邊緣計算AI視頻分析裝置基本要求。應具有千兆網口接入，具有8路、16路和32路分析能力，應具有至少4TB存儲能力。

（4）視頻圖像基本要求。圖像畫面應具有H.264和H.265的編解碼能力，圖像分辨率應≥1920×1080，低速AI攝像儀視頻幀率應≥25 fps，高速AI攝像儀視頻幀率應≥150 fps，攝像儀應具備自動調焦和對焦功能。

（5）傳輸網絡基本要求。應支持光纖傳輸，最大傳輸距離應不低于20 km，100 M帶寬；應支持雙絞線傳輸，最大傳輸距離不低于2 km，10 M帶寬；應支持WIFI傳輸，最大傳輸距離不低于500 m，2.4 G制式；網絡傳輸應支持TCP/IP、RTSP、Websocket、HTTP等協(xié)議。

3 煤礦視頻AI識別裝備

3.1 煤礦視頻AI識別裝備現況

煤礦視頻AI識別裝備是各場景AI算法的載體，實時視頻/圖像信息通過AI視頻智能識別裝備的分析得到處理結果。視頻AI識別裝備主要可分為兩個類型：

（1）前端識別分析設備，包括：圖像AI處理攝像儀（礦用本安型高速AI攝像儀、礦用本安型低速AI攝像儀）、隔爆兼本安型邊緣計算AI視頻分析裝置。

（2）后端識別與管理設備，包括：AI視頻分析服務器、AI視頻管理服務器、AI視頻分析管理平臺服務器等。圖像AI處理攝像儀將智能分析結果和視頻監(jiān)控數據同步，可相對減少后端分析成本。AI視頻分析服務器是一種后端智能識別方式，普通攝像儀采集視頻信號，由后臺進行存儲，再通過AI視頻分析服務器進行分析，將分析結果返送至存儲設備中。對于已經安裝過普通攝像儀且滿足成像要求的基礎上，可充分利用現有的普通圖像采集終端，通過后端AI視頻分析服務器來實現多個點位的實時智能分析，且服務器可放置于煤礦地面數據中心進行實時分析處理和顯示。

目前從事AI人工智能技術開發(fā)和應用的企業(yè)多數以采用服務器中心分析為主，此種分析需要將視頻傳輸到服務器端再進行分析得出結果，雖然可依靠集成大規(guī)模GPU芯片實現規(guī)?；谋O(jiān)控視頻分析，但是對監(jiān)控的網絡帶寬提出了很高的要求，一旦帶寬受限，則分析的實時性、反饋的及時性都會下降。另一方面，通過后端服務器分析的方式在數據采集、傳輸、接收、分析、識別后的結果再發(fā)送到相應的子系統(tǒng)來進行聯(lián)動控制會產生一定的響應延遲，對于一些要求實時響應的安全隱患則難以適用。因此，煤礦視頻AI識別技術應用應優(yōu)先選用礦用本安型AI攝像儀或隔爆兼本安型邊緣計算AI視頻分析裝置，就地實現視頻分析和處理。

3.2 煤礦視頻AI識別裝備功能要求

3.2.1 圖像AI處理攝像儀

基于AI人工智能技術和邊緣計算的礦用本安型AI攝像儀，自帶智能分析模塊，可實時對各種安全隱患進行分析和識別。

功能要求：

（1）實時分析?；贏I人工智能技術和邊緣計算的AI攝像儀，自帶智能分析模塊，可自動實時對各種安全隱患進行分析和識別。

（2）離線分析。AI攝像儀能夠在斷網的情況下仍能進行離線自動分析和識別，在網絡通暢后將報警記錄自動上傳至后端服務器管理平臺進行存檔。

（3）遠程模型下發(fā)和更新。AI攝像儀內加載的人工智能算法可以通過遠程在線模型下發(fā)和更新的方式進行加載和更新，便于維護和升級。

（4）快速聯(lián)動響應。前端的智能AI攝像儀支持MODBUS-TCP等聯(lián)動協(xié)議輸出，根據自動檢測到的隱患報警信息發(fā)出聯(lián)動控制響應輸出信號，用于控制相應的設備進行快速聯(lián)動響應或者語音告警。

（5）兼容擴展。可直接集成或者接入國內主流智能管控平臺進行結果展示。

（6）音頻交互通信。AI攝像儀除具備視頻采集和分析功能外，內置拾音器和揚聲器模塊具備音頻交互功能，能夠實現前端與后端管理中心的音視頻信息交互。

（7）礦用本安型高速AI攝像儀：具有皮帶煤量識別與調速、皮帶異物（大塊、錨桿、水煤）識別、皮帶縱撕、皮帶表面損傷檢測、刮板運輸機斷鏈拉斜檢測、提升機鋼絲繩首尾繩外觀缺陷（斷絲、磨損、跳絲、腐蝕、散股、纏繞、脫落等）檢測、無軌膠輪車超速及闖紅燈等高速變化目標信息的采集、分析、識別和報警聯(lián)動功能。

（8）礦用本安型低速AI攝像儀：具備人員檢測、電子圍欄、安全帽安全繩等個人防護裝備檢測、單軌吊識別、人數統(tǒng)計、人員脫崗檢測、固定硐室人員巡檢分析、皮帶跑偏、激光測距、人員掛安全繩檢測、護幫支護檢測等中低速變化目標信息的采集、分析、識別和報警聯(lián)動功能。

3.2.2 隔爆兼本安型邊緣計算

AI視頻分析裝置部署在井下攝像儀附近，集成高性能NPU模塊，集IPC接入、存儲、管理、控制于一體，可遠程加載深度學習算法，實現自定義智能分析，可本地獨立工作，也可聯(lián)網組成安全隱患分析及預警系統(tǒng)。

3.2.3 AI視頻分析服務器

部署在地面數據中心機房，集成高性能NPU模塊，集IPC接入、存儲、管理、控制于一體，可遠程加載深度學習算法，實現自定義智能分析，可本地獨立工作，也可聯(lián)網組成安全隱患分析及預警系統(tǒng)。

3.2.4 AI視頻管理服務器

用于圖像AI處理攝像儀、隔爆兼本安型邊緣計算AI視頻分析裝置、AI視頻分析服務器等AI設備接入，負責業(yè)務數據存儲轉發(fā)、報警信息推送、報警錄像存儲及回放，支持攝像儀媒體流轉 發(fā)， 支 持TCP/IP，ICMP，HTTP，HTTPS，FTP，DHCP，DNS，DDNS，RTP，RTSP，NTP，802.1X，RTCP，UPnP，SMTP，SNMP，IGMP，QoS，IPv6，UDP 等協(xié)議。

3.2.5 煤礦視頻AI識別人工智能算法平臺

煤礦AI人工智能算法平臺是集成數據標注、算法訓練、應用部署一體的系統(tǒng)，能夠訓練各類隱患智能識別算法模型，并將模型快速部署到專用智能設備等邊緣設備。

3.2.6 AI視頻分析管理平臺

具有分級權限管理，支持跨平臺數據訪問，提供客戶端、Web及移動App多種模式。具備數據接口，可以實現與現有的視頻管理平臺、信息化平臺、自動化平臺等多平臺的信息融合，實現信息的互聯(lián)互通。具備聯(lián)動控制功能，可以發(fā)出聯(lián)動控制命令給自動化系統(tǒng)控制設備停車平臺能夠將AI算法動態(tài)植入AI攝像儀和智能NVR，利用新一代人工智能技術實現視頻、圖片的智能分析。一旦監(jiān)控點位存在隱患，平臺可接收到隱患分析的結果并及時上報，以解決煤礦生產企業(yè)靠監(jiān)管人員不能及時發(fā)現隱患、追責無證據等問題。