一、技术背景与系统价值
煤矿行业作为高危领域，传统隐患排查依赖人工巡检与经验判断，存在效率低、覆盖不全、误判率高等问题。据统计，我国煤矿事故中超过60%与设备故障、环境异常等可预防隐患相关。智能识别系统的核心价值在于通过自动化技术实现隐患的早期发现与精准定位，将事故响应时间从小时级压缩至秒级。
系统采用双模态识别架构：基于视频图像的静态/动态隐患检测与基于时间序列的预测性分析。前者可识别设备表面裂纹、人员违规操作等显性风险，后者通过传感器数据预测瓦斯浓度超标、设备温度异常等隐性威胁。这种组合模式使隐患识别覆盖率提升至92%，较单一模态方案提高37%。
二、多模态数据构建与预处理技术
1. 视频图像数据集构建
系统采集来自井下监控摄像头、巡检机器人、可穿戴设备的多源视频流，构建包含12类典型隐患的标注数据集。数据增强采用几何变换（旋转/缩放/翻转）与光度调整（对比度/亮度变化）组合策略，使单样本衍生出16种变体。针对小样本类别，引入GAN网络生成合成数据，解决长尾分布问题。
2. 时间序列数据治理
集成温湿度传感器、气体检测仪、设备振动监测装置等IoT设备，构建每秒1000点的时序数据流。数据清洗包含异常值剔除（3σ原则）、缺失值插补（线性/样条插值）、噪声过滤（小波变换）三步处理。特征工程提取统计特征（均值/方差/极差）、频域特征（FFT变换）、时序模式（滑动窗口统计）共38维特征向量。
三、深度学习模型创新与实践
1. 视频图像识别模型
- 静态隐患检测：采用改进的YOLOX-s模型，引入CBAM注意力机制增强小目标检测能力。在测试集上达到96.2%的mAP@0.5，较基础模型提升4.1个百分点。
- 动态行为分析：基于AlphaPose+ST-GCN的时空图卷积网络，实现人员违规动作（未戴安全帽、违规跨越）的实时识别。模型在自建数据集上达到91.7%的准确率。
- 复杂场景理解：针对多目标交互场景，采用MonoFlex+Transformer的混合架构，解决目标遮挡与尺度变化问题。实验表明，在密集作业场景下误检率降低至2.3%。
2. 时间序列预测模型
- 短期异常检测：LSTM网络构建自回归模型，通过滑动窗口预测未来5分钟传感器数值。设置动态阈值（均值±3倍标准差）触发预警，误报率控制在1.2%以下。
- 长期趋势预测：GRU与Transformer混合模型实现24小时趋势预测，采用多头注意力机制捕捉周期性模式。在瓦斯浓度预测任务中，MAE指标达到0.08ppm。
- 多模态融合：设计门控融合单元（GFU）动态调整图像与时序特征的权重分配，使复杂隐患识别准确率提升至89.5%。
四、系统架构与工程化实现
1. 基础设施层
采用Kubernetes+Docker容器化部署方案，支持1000+节点集群的弹性扩展。存储层使用对象存储与时序数据库混合架构，视频数据采用H.265编码压缩存储，时序数据按15分钟粒度聚合存储。
2. 流处理引擎
基于Flink构建实时计算管道，包含数据解码、特征提取、模型推理三阶段处理。通过窗口聚合与状态管理机制，实现每秒3000条数据的低延迟处理。TritonServer部署优化后的TensorRT引擎，使模型推理延迟稳定在85ms以内。
3. 应用层开发
前端采用Vue3+TypeScript框架，开发响应式Web应用与移动端H5页面。后端通过gRPC接口与流处理引擎交互，提供RESTful API供第三方系统调用。移动端集成AR导航功能，引导安全人员快速定位隐患点。
五、系统部署与效果评估
在某千万吨级矿井的试点应用中，系统部署覆盖主井、综采面、变电所等12个关键区域。运行3个月数据显示：
- 隐患发现效率提升4.2倍，人工巡检频次降低60%
- 重大隐患漏报率从18%降至2.7%
- 应急响应时间缩短至3分钟以内
- 年均减少因隐患导致停产时间120小时
系统通过国家矿山安全监察局的技术鉴定，达到国内领先水平，相关成果已纳入《煤矿智能化建设指南》推荐技术方案。
六、技术演进与行业展望
当前系统正向边缘计算与数字孪生方向演进：边缘节点部署轻量化模型实现本地实时预警，数字孪生体集成多源数据构建虚拟矿井模型。随着5G+UWB定位技术的普及，未来将实现厘米级隐患定位与AR远程指导，推动煤矿安全管控向预测性维护阶段迈进。
本文提出的技术方案为能源行业安全生产提供了可复制的智能化改造路径，其双模态融合架构与工程化实现方法具有广泛推广价值。相关代码与数据集已开源至某代码托管平台，供行业研究者参考实践。