圣瞳案例 | 人工智能在输煤皮带智能巡检系统的应用

项目背景

在煤矿开采中，输煤皮带的巡检制度是确保设备正常运行的重要举措。由于皮带机所处的作业环境恶劣、输煤廊道跨度长、日常运营煤渣粉尘弥漫下可视范围有限，导致安监人员无法对作业面和设备状态做出及时有效的判断，在这种情况下，传统的人工巡检方式已经难以为继，亟需智能化手段改变巡检机制、全面提升效率和精度。

行业痛点

煤矿开采现场普遍存在环境监管难度大、人员监管不及时和工作面监管不到位等问题。输煤皮带作为其中作业面跨度最长、作业环境最复杂的典型作业场景，与其他巡检场景相比，在硬件、要求、识别率等方面均有着较高的差异化体现。从硬件上看，由于煤矿对于安全性要求高，运输皮带必须通过严格的火花/磨损实验认证；从场景看，煤矿作业场景的作业环境大多十分恶劣，对于皮带可靠性稳定性要求更高；从需求上看，煤矿监控设备需针对巡检目标进行定制化设计，如能准确判断出皮带跑偏、撕裂、脱煤、撒煤、堆煤等形态，并能针对人员跨越皮带行为进行识别等。

落地案例

中煤科工集团某研究院项目以多种巡检方式采集的数据为基础，以高精度计算机识别算法为核心，以圣瞳边缘计算设备和多端告警为支撑，以自动化管控为手段，打造一套适用于煤矿输送场景的综合性安全巡视检查系统，该系统解决以下问题：

1. 大煤块识别计数：当传送皮带上的煤块超过常规尺寸大小的时候，系统自动预警，并统计大块煤的数量。

2. 皮带跑偏检测：当煤炭落料无规律的偏向传送带的任意一边，传送带向左或向右跑偏，立即告警。

3. 翻越皮带检测：无论皮带当前是运行中还是停止状态下，当有人员跨越皮带时，立即告警。

解决方案

1、设计思路

本项目通过监测皮带区域，对于已有的摄像头进行利用，将视频源引入视频分析设备。设备对皮带跑偏，运输大煤块，锚杆等异物，人员翻越皮带等情况进行实时视频分析，获取分析结果，并将结果传送给控制系统，控制系统根据推送情况，进一步决定是否要远程启停皮带，将相关异物，皮带跑偏等现象进行纠正。

2、系统详细设计

基于上述设计思路，本方案设计的输煤皮带智能巡检系统包含如下算法功能：大煤块识别计数、皮带跑偏识别和人员翻越皮带监测。本项目通过将智能分析服务接入圣瞳安全感知平台，实现了视频图像智能分析，为安全监控部门提供有力数据支撑。平台强化了视频图像的智能识别能力，不但深化发掘出视频图像的应用价值，还基于视频分析结果，对异常告警、皮带跑偏、人员违规翻越等操作的结果进行复核，双重认证，保证信息的准确度，保障煤矿现场稳定运行。

方案价值

本方案打通了“平台-算法-设备”的智能交互，采用图像识别技术，将传输到监控平台的皮带运煤视频与图片在线分析。当出现可能造成皮带跑偏、大块煤异物和人员翻越皮带等危险因素时，进行报警并交由工作人员处理。不但有效降低了皮带设备受到损坏和煤矿作业人员受到危险的概率，还提高了煤矿的运行安全，有效减少70%安全隐患发生率：

适配已有设备，充分利旧，利用率达99%；

监管覆盖密度从60%提高至90%；

响应速度和处理效率提升30%；

有效减少70%安全隐患发生率；