北京稳格科技有限公司针对矿井下复杂环境开发了一款高精度人体识别算法，该算法通过自定义危险范围、针对性数据采集与模型训练，实现了对矿工行为的实时监测与安全预警，为矿山安全生产提供了智能化解决方案。

一、算法核心功能

1. 自定义危险范围设置
 算法支持用户根据矿井实际场景（如巷道、采掘面、设备周边）自定义危险区域边界。例如，在运输皮带两侧设置2米宽的危险带，当矿工进入该区域时，系统立即触发警报；或在爆破作业面周边划定动态安全距离，结合人员位置与设备状态（如钻机运行状态）实现分级预警。

2. 复杂环境适应性优化

· 低光照增强：针对矿井昏暗环境，采用低照度图像增强技术，提升画面亮度与对比度，确保反光衣、安全帽等标识物的清晰识别。

· 粉尘/烟雾穿透：结合红外热成像与多光谱分析，通过捕捉人体热量与反光衣特征光谱，在粉尘浓度达500mg/m³或烟雾能见度低于5米时仍能稳定识别。

· 动态干扰抑制：利用光流法与背景建模技术，过滤矿车移动、设备振动等动态干扰，避免误报。例如，在掘进面作业时，算法可区分矿工与掘进机的运动轨迹，仅对人员违规行为报警。

3. 多模态数据融合识别

· 视觉+传感器融合：算法同步处理摄像头视频流与UWB定位标签数据，通过卡尔曼滤波优化位置估计，解决单一传感器在遮挡或信号干扰下的定位偏差问题。

· 行为语义分析：结合人体骨架关键点检测（如Kinect或OpenPose算法）与时空特征提取，识别攀爬、躺卧等危险姿态。例如，当检测到矿工在巷道顶部作业时未佩戴安全带，系统立即发出语音提示并记录违规行为。

二、针对性数据采集与模型训练

1. 矿井场景数据集构建

· 数据规模：采集覆盖全国20余座矿井的10万+帧视频数据，标注人员位置、姿态、装备状态及危险事件类型（如进入危险区、未戴安全帽）。

· 场景多样性：包含不同地质条件（煤巷、岩巷）、设备类型（综采机、掘进机）及作业时段（早班、夜班），确保模型泛化能力。

· 极端案例覆盖：专门收集低光照（<10lux）、高粉尘（PM2.5>1000μg/m³）、水雾弥漫等极端环境数据，强化模型鲁棒性。

2. 模型优化策略

· 轻量化设计：采用MobileNetV3作为骨干网络，通过深度可分离卷积减少参数量，确保算法在嵌入式设备（如NVIDIA Jetson AGX Xavier）上实时运行（>30FPS）。

· 小样本学习：针对新矿井数据不足问题，应用元学习（MAML）算法，仅需少量本地数据即可快速适配新场景，减少部署周期。

· 持续学习机制：通过在线增量学习更新模型参数，适应矿井环境变化（如巷道拓扑调整、设备更新），避免模型性能衰减。

三、典型应用场景

1. 危险区域入侵预警
 在某金矿项目中，算法部署于井下变电所周边，当矿工进入高压设备1米范围内时，系统通过井下广播与地面监控中心同步报警，并联动闸机阻止人员进入，使违规进入事件减少90%。

2. 违规行为智能纠察
 针对煤矿综采工作面，算法识别矿工未佩戴防尘口罩、违规跨越刮板输送机等行为，结合工号与时间戳生成违规记录，辅助安全考核。某煤矿应用后，违规行为发生率下降75%。

3. 应急救援快速定位
 在瓦斯爆炸事故中，算法通过分析灾变前后人员位置热力图，结合UWB定位数据，快速锁定被困人员分布区域，将救援搜索时间从平均2小时缩短至30分钟。