Nature（《自然》）子刊《Scientific Data》（《科學(xué)數(shù)據(jù)》）近日刊發(fā)了西安科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院楊文娟副教授的研究成果：“An open dataset for intelligent recognition and classification of abnormal condition in longwall mining（《用于智能識別和分類長壁采礦異常狀況的開放數(shù)據(jù)集》）”，西安科技大學(xué)為該論文第一單位，張旭輝教授為通訊作者。

圖為綜采工作面數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽注釋（a）煤礦工作人員（b）護(hù)幫板位姿（c）大塊煤（d）采煤機(jī)拖攬（e）礦工不安全行為 （f）安全帽佩戴

該成果介紹西安科技大學(xué)在綜采工作面異常狀態(tài)圖像識別方面的突破。煤礦井下開采面臨作業(yè)環(huán)境差、災(zāi)害風(fēng)險高、事故率高等問題，開采環(huán)境下復(fù)雜的人-機(jī)-環(huán)異常狀態(tài)監(jiān)測的挑戰(zhàn)性大。綜采工作面全環(huán)境視頻監(jiān)測與異常狀態(tài)預(yù)警對實(shí)現(xiàn)少人甚至無人開采意義重大。近年來，AI視頻識別技術(shù)在巡檢、撿矸，以及重點(diǎn)區(qū)域監(jiān)測方面得到一定應(yīng)用。采煤和掘進(jìn)工作面中環(huán)境、人員、設(shè)備的異常狀態(tài)識別具有極大的挑戰(zhàn)性，智能視覺識別與預(yù)警技術(shù)成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

我國作為全球最大的煤炭生產(chǎn)國，2022年國內(nèi)煤炭總產(chǎn)量約44.5億噸創(chuàng)歷史新高，全國煤礦智能化采掘工作面從494個增加到1019個，其中煤礦綜采工作面“有人巡視、無人值守”生產(chǎn)模式成為“機(jī)械化換人、自動化減人”貫徹的典范。利用智能視頻分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)開采場景中的人-機(jī)-環(huán)異常狀態(tài)，替代人工巡檢，助力實(shí)現(xiàn)“無人化”井下開采夢想一直備受關(guān)注，但是缺失相關(guān)數(shù)據(jù)集很大程度上制約了煤礦井下無人巡檢以及異常預(yù)警、人員及設(shè)備安全防護(hù)相關(guān)研究工作的深入開展。該成果能有效地解決這一問題，對于促進(jìn)煤礦綜采工作面異常狀態(tài)識別與預(yù)警具有重要價值，可提高我國數(shù)據(jù)開放性與透明性，促進(jìn)我國礦山領(lǐng)域研究學(xué)者與國際同行的深入交流。（中國礦業(yè)報 馬曉敏）