基于無人機的煤礦巡檢與災害隱患集成化識別方案研究

作者簡介：辛建帝（1987— ），男，工程師，本科；研究方向：采礦工程。

摘要：傳統的煤礦巡檢方式存在著效率低、盲區多等問題，而無人機具有覆蓋面廣、高度靈活的特點，可大大提升煤礦巡檢效率。文章旨在探討并提出一種創新的煤礦巡檢與災害隱患集成化識別方案。通過對無人機搭載各類傳感器進行數據采集和圖像智能化識別，該方案實現了對陜西某煤礦區域的全方位監測，包括難以到達的高空和隱蔽區域。通過圖像信息分析與處理，該方案可以及時發現潛在的災害隱患，提高煤礦安全管理水平。實地試驗結果表明，該方案在提高煤礦巡檢效率、降低工作風險以及及時發現潛在災害隱患方面取得了顯著的成果?；跓o人機技術的煤礦巡檢與災害隱患集成化識別方案為煤礦安全管理提供了一種新的思路和手段，具有廣闊的應用前景。

關鍵詞：煤礦巡檢；智能化識別；集成化

中圖分類號： TN915.08" 文獻標志碼： A

0" 引言

隨著社會的發展，煤礦行業作為主要的能源供應來源，發揮著不可替代的作用。然而，煤礦的特殊工作環境和高風險性質使得其安全管理面臨著嚴峻的挑戰。為了提高煤礦的安全性和工作效率，基于無人機技術的煤礦巡檢與災害隱患識別方案備受矚目［1］?；跓o人機的巡檢與災害隱患識別方案得到了廣泛關注與研究，國內外學者在該領域取得了顯著的進展［2］。

針對巡檢過程中產生的大量數據，國內研究者進行了大量的工作，優化數據處理算法，提高數據的實時性和準確性。在煤礦巡檢外，還將無人機技術應用于其他領域，如電力巡檢［3］、農業監測［4］、城市規劃等［5］，豐富了無人機應用的領域。國內企業在無人機技術方面逐漸嶄露頭角，開始推出專門用于煤礦巡檢與災害隱患識別的集成解決方案，推動了技術的國產化和產業化。

無人機集成了多種傳感器，如紅外相機、多光譜攝像機等，以獲取更豐富的環境信息，提高巡檢的全面性。相關研究已廣泛應用機器學習和深度學習技術，提高圖像識別的準確性，實現更精準的設備和地質條件識別。將無人機與智能決策支持系統相結合，實現對監測結果的實時分析和決策，提高應急響應效率。

無人機巡檢與災害隱患識別方案主要包含基于圖像識別、傳感器和人工智能3種方案。首先，基于圖像識別的方案利用先進的圖像識別算法，無人機能夠迅速準確地識別煤礦區域內的設備、工作狀態和地質條件，具有高效準確的特點且可以實現對煤礦區域的實時監測，及時發現潛在的災害隱患。高級圖像處理算法對大量計算資源的需求較大，可能增加方案的成本且復雜的煤礦環境可能導致圖像識別的準確性下降。其次，基于傳感器的方案通過搭載多種傳感器，無人機可以采集煤礦區域的多維數據，包括氣象、溫度、濕度等。無人機可實現多維數據采集，能夠監測難以到達的高空和隱蔽區域，提高監測全面性。但是傳感器精度的限制可能導致數據的不準確，影響方案的可靠性且大量的傳感器數據需要進行有效的處理和分析，可能增加系統的復雜性?；谌斯ぶ悄艿姆桨附Y合人工智能技術，建立智能決策支持系統，使監測結果能夠直觀、及時地反饋給管理人員。根據煤礦環境的變化進行自適應性調整，提高系統的靈活性。大量標注的數據用于訓練人工智能模型，可能需要較長時間和人力投入。同時，高級人工智能算法的實施和維護可能需要專業的技術支持。

本文提出基于無人機的煤礦巡檢與災害隱患集成化識別方案，充分綜合利用圖像識別、傳感器和人工智能等技術，提高煤礦巡檢與災害隱患識別的全面性和準確性，可以根據不同的煤礦環境和需求進行定制，提高方案的靈活性。

1" 基于無人機的煤礦巡檢與災害隱患集成化識別系統方案

1.1" 煤礦巡檢與災害隱患識別背景

煤礦區存在的災害隱患主要是煤礦采空區形成后，地表會出現不同程度的沉陷現象，導致房屋傾斜、地面龜裂、道路損壞、巷道變形、地下管道斷裂等問題，嚴重影響了工程安全和居民生活。

在災害識別方面，存在以下識別難點：（1）煤礦區地質條件復雜，內部地質構造復雜多變，導致采集隱患信息的數據不準確，難以準確識別和預測災害隱患。（2）目前，煤礦地質隱患的監測手段主要有地震勘探、地質鉆探、煤與瓦斯抽放等，但這些手段監測范圍狹窄、周期長，很難全面準確地識別煤礦災害隱患，識別率較低。

1.2" 煤礦災害隱患巡檢的集成化識別方案

據此，本研究提出利用無人機航拍、遙感、測繪等智能化技術實現高度自主性、實時性、高效性和準確性的集成化的識別方案。該方案為煤礦安全管理提供更為全面、及時的支持?；跓o人機的煤礦巡檢與災害隱患集成化識別方案首先通過規劃與任務制定明確巡檢區域與計劃，隨后，無人機執行飛行任務，搭載各類傳感器采集多維數據，并將實時數據傳輸至地面站或云端系統。在數據采集后，通過圖像處理和識別技術，系統對煤礦區域進行全面監測，實現對設備、工作狀態和地質條件的準確識別。整合數據后，智能決策支持系統提供實時的數據分析與報告，同時識別潛在的災害隱患并實施相應的預警與報警機制。通過將巡檢結果反饋至管理系統，不斷優化巡檢方案，生成報告記錄，為煤礦安全管理提供全面、及時的支持，方案具體流程如圖1所示。

2" 煤礦巡檢與災害隱患集成化識別方案應用結果

該研究提出的基于無人機的煤礦巡檢與災害隱患集成化識別方案在陜西某地井田得到應用。無人機巡檢系統框架如圖2所示。無人機上安裝有差分移動站，實時輸出NMEA0183導航數據給無人機控制器，用來給無人機提供高精度的位置信息，同時接收通信模組發來的RTCM差分數據，提高差分移動站的定位精度。網絡攝像機將實時視頻畫面通過移動通信模組傳出。對于地面站，差分基準站輸出RTCM差分源至通信模組，再播發至無人機。同時，通信模組接收無人機發來的無人機實時視頻、位置等信息。地面站可對無人機實時下發控制信息，為礦區管理提供了高效、安全的監測解決方案。

每次巡檢任務開始前，操作人員搭建集成化的巡檢系統，如圖3所示。然后，在地面站設定飛行路徑和任務參數，確保無人機能夠全面覆蓋礦區的關鍵區域。

當無人機起飛時，其強大的傳感器套件開始工作。高分辨率的攝像頭捕捉地面圖像，而其他傳感器，如紅外相機、多光譜攝像機等，收集多種環境數據，包括地表溫度、植被狀態等。這些數據在實時傳輸到地面站的同時，也保存在無人機內部進行后續分析。無人機飛行軌跡巧妙設計，以確保對煤礦區域的全面覆蓋。在航線上，無人機可以靈活調整飛行高度，以獲取不同分辨率的圖像，使得對特定區域的細節觀察更為精確。在巡檢過程中，無人機可以迅速檢測到煤礦設備的運行狀態、礦坑地質情況以及潛在的災害隱患。圖像識別技術被廣泛應用，能夠辨認設備異常、土壤位移跡象以及其他可能影響安全的情況如

圖4所示。同時，操作人員通過實時監測系統觀察飛行過程，確保無人機在飛行中遇到障礙時能夠及時調整飛行路徑或采取緊急措施。無人機的自主避障和導航系統在復雜的礦區環境中表現出色，確保了飛行的安全性。無人機的巡檢報告通常在任務結束后生成，報告中包括了煤礦區域的狀態、設備運行情況、潛在風險和建議的改進措施。這些報告為管理人員提供了有力的數據支持，幫助他們做出明智的決策，提高礦區的生產效率和安全水平。

圖5可以看出常見的煤礦區地質災害，在應用本文提出的煤礦巡檢與災害隱患集成化識別方案后，在盡量縮小誤報率較低的情況下，保證了缺陷識別率。其中，對于巖層崩塌等較為明顯的災害識別率在95%以上。

3" 結語

總體而言，基于無人機的煤礦巡檢與災害隱患集成化識別方案在某地的地質災害識別研究中取得了顯著的成功，為煤礦安全管理提供了有力的支持。通過圖像處理和傳感器數據的綜合應用，系統成功識別了地質災害隱患，可以實現實時監測功能，幫助精確追蹤這些隱患的演變過程。通過建立智能決策支持系統，管理人員收到了及時的預警通知，能夠在潛在災害發生前采取必要的防范和應急措施，降低了人員和設施的風險。通過提前預測潛在的地質災害，煤礦公司能夠有效規劃和管理工作，可以減少生產中斷的時間，降低了生產損失。對應用過程的不斷反饋和優化，提升了系統性能，提高了識別的準確性和數據分析的效率，使得方案更加可靠和智能。

參考文獻

［1］張傳江，劉險峰，陳幫干，等.基于視覺的煤礦輸電線巡檢無人機自主降落系統［J］.現代信息科技，2020（4）：14-16.

［2］李標.基于無人機技術的煤礦帶式輸送機巡檢方案［J］.煤礦安全，2020（7）：128-131.

［3］祖為國，譚金石，劉麗.無人機低空攝影構建影像點云的線路巡檢方法［J］.測繪與空間地理信息，2023（10）：22-25，31.

［4］杜芳芳，何曉平，陳曉明，等.無人機技術在農業監測中的應用及優劣勢［J］.現代農業科技，2020（13）：172-174.

［5］韋通.無人機傾斜攝影測量建模在城市規劃中的應用［J］.智能城市，2022（9）：77-79.

（編輯" 王永超）

Research on an integrated recognition scheme for coal mine inspection and disaster hazard

based on unmanned aerial vehicles

Xin" Jiandi

（Shaanxi Nonferrous Yulin Coal Co.， Ltd.， Yulin 719000， China）

Abstract：" Traditional coal mine inspection methods suffer from issues such as low efficiency and blind spots. Unmanned aerial vehicles （UAVs）， with their characteristics of high efficiency and flexibility， bring new possibilities to coal mine inspections. This study aims to explore and propose an innovative integrated recognition scheme for coal mine inspection and disaster hazard. By equipping UAVs with various sensors for data collection and intelligent image recognition， this scheme achieves comprehensive monitoring of coal mine areas， including hard-to-reach high-altitude and concealed areas. Through image analysis and processing， potential disaster hazards can be timely identified， thereby enhancing the level of coal mine safety management. Field trial results demonstrate significant achievements in improving coal mine inspection efficiency， reducing work risks， and early detection of potential disaster hazards. The integrated recognition scheme for coal mine inspection and disaster hazard based on UAV technology provides a new approach and means for coal mine safety management， with wide-ranging application prospects.

Key words： coal mine inspection; intelligent recognition; integration