视频应用场景进行了应用汇总，提出了存在问题及解决对策。关键词云边端协同前端分析后端分析煤矿智能视频视频应用传统煤矿工业电视监视系统主要完成现场实时图像的采集传输存储显示等功能，而随着煤矿智能化建设的不断推进，智能视频在煤矿安全监管监察和调度方面得到了越来越多的应用，。浅析煤矿安全监控方面智能视频成，是系统的中心管理节点，也是边缘计算的管控端。云端数据中心负责进行大量样本数据的采集管理标注等，然后对标注完成的数据进行训练，形成更新迭代的新模型，训练好的模型运行于边缘计算设备，如井下前端智能摄像仪智能分析主机设备地面视频分析服务器等。其前端设备为普通摄像仪，实现图像样本数据的采集感知。由此形成的云边端协同的系统架构，实现了样本数据持续增量上浅析煤矿安全监控方面智能视频的应用效果矿业工程论文环境参数识别等个大类。浅析煤矿安全监控方面智能视频的应用效果矿业工程论文。视频综合管控软件用于管理现场安装的视频监控设备，用于摄像仪添加修改布防项选择报警语音配臵实时图像展示报警事件推送录像查询等智能视频管理功能以及智能化视频应用。智能视频实现及应用分析视频识别算法实现智能视频识别的核心在于识别算法，通过收集大量样本数据，制作标签区分不同的状，制作标签区分不同的状态，并通过反向传播不断迭代优化模型，最终达到收敛，形成神经网络模型。训练数据集的数量及质量是识别算法准确率的保障。为提高识别算法的准确率，需要根据不同的现场安装环境及使用场景，补充完善训练样本集，对识别算法进行持续优化训练。随着科技的不断发展进步，高算力低功耗计算芯片也有突破性进展如瑞芯微电子处理器芯片采用低功耗设计，内进行训练，形成更新迭代的新模型，训练好的模型运行于边缘计算设备，如井下前端智能摄像仪智能分析主机设备地面视频分析服务器等。其前端设备为普通摄像仪，实现图像样本数据的采集感知。由此形成的云边端协同的系统架构，实现了样本数据持续增量上传，云端持续优化训练识别模型，新模型运行于边端验证准确率，保证了视频识别模型的完整闭环管理。云边端协同的系统架构如图所摘要基于煤矿视频监控智能化的应用需求，提出了智能视频监控系统的架构及组成，分析了智能视频云边端协同架构的算法实现，总结了智能视频前端及后端实现方式及发展趋势，并对目前主流的智能视频应用场景进行了应用汇总，提出了存在问题及解决对策。关键词云边端协同前端分析后端分析煤矿智能视频视频应用传统煤矿工业电视监视系统主要完成现场实时图像的采集传输存储训练等方式，不断提升视频识别算法准确率及通用性，减少误报漏报情况的发生，使分析结果真正参与到决策控制中。结语随着煤矿智能化建设的不断推进，智能视频分析技术在多个监控场景中得到了应用，并取得了定的应用效果。但同样也存在视频采集设备可维护性不好成像质量不高识别准确率无法保证等问题，还需要继续在设备环境适用性成像效果分析准确率等方面进行持续改进提升，使设备环境适用性不好。不同作业环境场景对视频感知设备的可维护性适用性防护性能接口类型等要求不同，目前的视频设备对于特殊环境的维护性不好，视频分析效果不佳。如在采掘工作面，环境中水汽灰尘较大，摄像仪镜头易受污染，严重影响视频成像效果，还需要依靠人工进行清洁维护。视频分析算法通用性差准确率低。通过上述智能视频主要应用场景分析，煤矿井下应用场景及需求多样析设备为井下视频分析边缘服务器，实现井下视频接入和高实时性视频算法解析，提供了开关量以太网等通信网络接口。传输网络为煤矿工业以太光纤环网，提供满足摄像仪接入和视频信号实时传输的网络通道。浅析煤矿安全监控方面智能视频的应用效果矿业工程论文。环境参数智能识别。主要包括矿井突水水源识别矿井水位标尺刻度识别顶板垮落火光烟雾识别信号灯识别液压支架护频采集设备可维护性不好成像质量不高识别准确率无法保证等问题，还需要继续在设备环境适用性成像效果分析准确率等方面进行持续改进提升，使得分析结果真正起到决策控制作用。参考文献张立亚矿山智能视频分析与预警系统研究工矿自动化，李敬兆，秦晓伟，汪磊基于边云协同框架的煤矿井下实时视频处理系统工矿自动化，沈科，季亮，张袁浩，等基于改进模型的煤矸浅析煤矿安全监控方面智能视频的应用效果矿业工程论文得分析结果真正起到决策控制作用。参考文献张立亚矿山智能视频分析与预警系统研究工矿自动化，李敬兆，秦晓伟，汪磊基于边云协同框架的煤矿井下实时视频处理系统工矿自动化，沈科，季亮，张袁浩，等基于改进模型的煤矸目标检测工矿自动化，杨景峰基于视频识别技术的井下规范操作监控系统设计陕西煤炭，贵州省能源局贵州省智能煤矿建设指引试行针对上述煤矿视频分析存在的局限，对后续的发展对策进行了总结。方面，前端图像感知设备还需要在维护性补光措施外壳防护性工业设计精致化等方面进行不断改进提升，以适应煤矿井下复杂多变的应用环境，提高成像质量。而高质量的图像采集，是视频分析准确率的先决条件。另方面，借助云数据中心的数据管理等功能，通过不断扩大数据样本集，针对不同应用场合进行针对性的增强对抗新提交样本集进行针对性训练。这也导致了大部分应用场景在识别到报警事件后只起到了报警提示作用，后续报警联动控制功能未真正启用。发展对策针对上述煤矿视频分析存在的局限，对后续的发展对策进行了总结。方面，前端图像感知设备还需要在维护性补光措施外壳防护性工业设计精致化等方面进行不断改进提升，以适应煤矿井下复杂多变的应用环境，提高成像质量。而高质量的图像采，获取样本数据有限，特别是设备出现故障时的异常样本数据更难获取，已有的智能视频分析算法识别准确率和精度不高，不同矿井作业场景适应性差，识别算法通用性不好。即使是同样的识别算法，不同的应用环境也存在不适用的问题，还需重新提交样本集进行针对性训练。这也导致了大部分应用场景在识别到报警事件后只起到了报警提示作用，后续报警联动控制功能未真正启用。发展对策帮状态等场景应用。上述识别场景在识别到异常情况后，系统能及时报警抓拍照片进行录像记录日志，现场报警器语音报警提醒联动控制输出等，同时还可与现场广播系统自动化控制等系统联动，实现安全隐患监测异常自动锁定识别与报警。煤矿智能视频应用现状及发展对策应用现状针对不同的煤矿井下视频分析需求，开发了较多的实际场景应用，但目前视频应用刚起步，还存在定的局限。井目标检测工矿自动化，杨景峰基于视频识别技术的井下规范操作监控系统设计陕西煤炭，贵州省能源局贵州省智能煤矿建设指引试行。前端采集设备包括各类型视频采集设备，包含隔爆摄像仪本安摄像仪本安球机本安热像仪智能摄像仪多目拼接摄像仪车载摄像仪便携摄像仪等，其中智能摄像仪具备定的智能分析功能，可自主完成视频的智能分析，并输出分析结果。前端智能分，是视频分析准确率的先决条件。另方面，借助云数据中心的数据管理等功能，通过不断扩大数据样本集，针对不同应用场合进行针对性的增强对抗训练等方式，不断提升视频识别算法准确率及通用性，减少误报漏报情况的发生，使分析结果真正参与到决策控制中。结语随着煤矿智能化建设的不断推进，智能视频分析技术在多个监控场景中得到了应用，并取得了定的应用效果。但同样也存在视浅析煤矿安全监控方面智能视频的应用效果矿业工程论文视频成像效果，还需要依靠人工进行清洁维护。视频分析算法通用性差准确率低。通过上述智能视频主要应用场景分析，煤矿井下应用场景及需求多样，获取样本数据有限，特别是设备出现故障时的异常样本数据更难获取，已有的智能视频分析算法识别准确率和精度不高，不同矿井作业场景适应性差，识别算法通用性不好。即使是同样的识别算法，不同的应用环境也存在不适用的问题，还需重的应用效果矿业工程论文。环境参数智能识别。主要包括矿井突水水源识别矿井水位标尺刻度识别顶板垮落火光烟雾识别信号灯识别液压支架护帮状态等场景应用。上述识别场景在识别到异常情况后，系统能及时报警抓拍照片进行录像记录日志，现场报警器语音报警提醒联动控制输出等，同时还可与现场广播系统自动化控制等系统联动，实现安全隐患监测异常自动锁定识别与报警。煤矿智传，云端持续优化训练识别模型，新模型运行于边端验证准确率，保证了视频识别模型的完整闭环管理。云边端协同的系统架构如图所示。智能视频前端及后端实现方式对比从智能视频分析算法运行设备所处位臵分类，可分为前端实现与后端实现。摘要基于煤矿视频监控智能化的应用需求，提出了智能视频监控系统的架构及组成，分析了智能视频云边端协同架构的算法实现，总结了智能视态，并通过反向传播不断迭代优化模型，最终达到收敛，形成神经网络模型。训练数据集的数量及质量是识别算法准确率的保障。为提高识别算法的准确率，需要根据不同的现场安装环境及使用场景，补充完善训练样本集，对识别算法进行持续优化训练。由于在模型训练时需要大运算量硬件支持，所以模型训练般在云端数据中心上完成。云端数据中心般由专用服务器硬件和训练平台软件组算力，最大功耗不超过，适合矿用本安型智能摄像仪产品使用。英伟达系列硬件平台，其最大支持算力，最大功率为，可设计为矿用本安型或隔爆型分析主机设备。前端视频分析因其高实时性的响应速度，将作为主要发展方向，得到越来越多的应用。智能视频主要应用场景从应用场景分类，煤矿智能视频主要应用于人员行为设备状态示。智能视频前端及后端实现方式对比从智能视频分析算法运行设备所处位臵分类，可分为前端实现与后端实现。视频综合管控软件用于管理现场安装的视频监控设备，用于摄像仪添加修改布防项选择报警语音配臵实时图