在煤矿开采这一传统行业中，安全生产始终是重中之重。在人工智能技术的不断发展中，一种针对煤矿复杂场景设计的多类别目标AI检测系统正逐步投入应用，为井下作业带来了全新的安全保障。

　　一：复杂环境下的检测挑战

　　煤矿井下环境极为特殊：光照条件不稳定、粉尘浓度高、设备种类繁多、人员活动密集，且巷道结构复杂。传统视频监控系统依赖人工值守，难以实现全天候、无遗漏的风险识别。即便是常规的计算机视觉算法，也常因环境干扰导致误报、漏报。

　　二：系统核心技术架构

　　该系统采用多模态数据融合技术，结合可见光、热成像及激光点云等多类传感器数据，构建井下三维数字孪生场景。通过部署在关键区域的智能摄像仪与边缘计算设备，系统实现了对人员、设备、环境状态的实时分析。

　　在算法层面，系统针对煤矿场景进行了专项优化：采用改进的YOLO-v7架构作为基础检测框架，通过大量标注的井下数据集进行迁移学习，增强模型对低照度、高粉尘图像的适应能力。针对井下常见的目标类别——如矿工、采煤机、液压支架、输送带、风门、支护锚杆等——分别建立了细粒度识别模型。

　　三：多类别目标识别能力

　　系统目前可稳定识别六大类、三十余小类目标：

　　1.人员安全类：识别矿工是否佩戴安全帽、自救器，检测人员闯入危险区域、超员、倒地等异常行为；

　　2.设备状态类：监控采煤机、刮板输送机等大型设备的运行状态，识别设备异常振动、偏移等故障前兆；

　　3.环境安全类：监测巷道顶板变形、支护失效、积水、烟雾等环境风险；

　　4.物料识别类：统计矿车数量、识别物料堆积状态，优化运输调度；

　　5.工艺合规类：检查钻孔施工质量、锚杆安装规范等作业流程；

　　6.辅助设施类：监测风门状态、通风设施完好性等。

　　实际应用效果

　　在某大型煤矿的试点应用中，该系统实现了对3.5公里主巷道、2个采掘工作面的全覆盖监测。在为期六个月的测试期内，系统成功预警了12起潜在安全隐患，包括3次支护结构轻微变形、5次人员未佩戴安全装备进入作业区、2次设备温度异常升高以及2次巷道局部积水超限。

　　系统平均检测准确率达到94.7%，误报率控制在每日平均2.1次，较传统监控方式效率提升显著。特别是针对低照度条件下的目标识别，通过红外与可见光融合算法，准确率比单一可见光模型提高了18.5%。

　　技术特点与创新

　　该系统的创新之处在于：

　　1.场景自适应能力：模型能够根据粉尘浓度自动调整图像预处理参数；

　　2.时序建模：不仅分析单帧图像，还通过时序模型识别设备运行趋势、人员行为模式；

　　3.增量学习机制：系统可不断吸收新场景数据，优化模型性能。

　　煤矿复杂场景多类别目标AI检测系统的开发与应用，代表了传统产业与人工智能技术深度融合的积极探索。