煤炭科学技术

作者：程德强, 孙凤乾, 郝大帅, 王衍辰, 寇旗旗,

关键词：煤矿智能化, 煤矿安全生产, 图像处理, 目标检测, 深度学习,

随着煤炭产业正加快迈向智能化转型，基于视频图像的目标检测与隐患识别技术，因其非接触、可视化和高实时性等优势，正日益成为提升矿井安全保障能力与生产效率的关键支撑。研究综述聚焦煤炭智能化转型中视频图像智能分析技术的创新与应用需求，针对矿井复杂环境的智能化建设现状、潜在的安全隐患、现有先进目标检测与隐患识别方法及技术挑战、落地应用案例开展系统性研究。首先从矿井视频监控系统的建设现状、安全隐患的多样性及复杂性入手，阐述了机器视觉技术在井下环境下的必要性与应用价值；随后，比较分析了传统图像处理方法与基于深度学习的目标检测识别技术在检测精度、鲁棒性、计算效率等方面的差异与应用价值，重点探讨了主流检测模型在低照度、高尘雾、噪声干扰和遮挡严重等矿井典型场景中的适应性与局限性。在此基础上，结合现有典型矿井视频数据集的构建与应用案例，分析了数据集在模型训练、性能评估和泛化能力提升中的关键作用，并对其在煤流运输监控、人员违章行为识别、提升作业设备的隐患识别以及综采工作面安全预警等典型任务中的部署效果进行了分析。最后，总结了当前技术在复杂环境适应性差、数据不平衡与标注困难、实时计算资源受限以及长时序行为跟踪不稳定等挑战，并展望了泛化学习、多模态互补融合、大模型语义解析、边缘与云计算协同以及数据隐私安全保护等未来发展方向。通过系统梳理与深入分析，为矿井视频图像智能分析技术的持续创新和工程落地提供了系统化的理论参考与技术路线支持，助力煤矿安全监测、隐患预警及应急响应体系向更高水平的智能化和本质安全方向发展。

来源：2025年第11期

《煤炭科学技术》期刊编辑部

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