基于AI视觉的废弃矿井安全监测

       废弃矿井安全形势复杂严峻，长期处于无人管护状态，安全隐患突出。井下巷道失修、支护失效，极易发生顶板垮落、片帮塌方等事故；老空区积水、导水裂隙发育，易引发突水渗水，还可能污染周边水源。同时，废弃矿井通风系统瘫痪，有毒有害气体积聚，存在中毒、窒息及爆炸风险。
       部分废弃矿井井口未封闭或封堵不牢，易发生人员误入坠落事件。加之非法盗采、私自进入等行为屡禁不止，监管难度大，安全管控薄弱。整体呈现隐患隐蔽性强、风险突发性高、防控难度大的特点，对周边群众生命财产安全构成严重威胁。

一、废弃矿井面临的严峻安全形势

       废弃矿井如同深埋地下的 “不定时炸弹”，隐患隐蔽且破坏力极强。井下老空区大量积水、有毒有害气体积聚，遇扰动易引发突水、瓦斯爆炸；巷道支护长期失效，垮塌、冒顶随时可能发生。加之井口封堵不严、监管薄弱，一旦发生事故，往往猝不及防，极易造成群死群伤，严重威胁周边群众生命财产与生态环境安全。

二、方案选择

其它方法：

1、红外热成像法：适合快速扫描大面积矿井墙面，但对环境温差有要求，且需专业解读图像，且不能检测水质清浊程度。

2、声波探测法：法适合检测有压力的输水管道，矿井背景噪音可能干扰结果。

3、湿度检测法：利用电阻或感应式湿度仪中的电流会与空气接触，不适合含有高爆气体的环境。

综上所述，AI视觉适合矿井环境！

三、系统架构

视频采集：前端采用隔爆设计的高清自清洁网络摄像机不间断采集墙面视频画面，为AI分析提供图像数据，用AI视觉替代人眼获取视觉信息。

数据传输：采用采用阻燃、防爆、抗拉伸、防鼠咬的矿用阻燃光缆，适应潮湿、粉尘、震动环境，保障矿井监测信号稳定可靠、安全不间断。

深度学习分析服务器：通过深度学习算法对视频流、传感器数据进行实时处理与逻辑推理，实现“渗水、塌方等事件精准识别-风险趋势科学预测-多级预警主动推送”的闭环。

视频存储：采用嵌入式网络硬盘录像机：实现实时监控与回放，AI模型训练与迭代的原始数据，远程运维支持，保险理赔与法律举证等功能。

展示应用：平台预警及展示兼顾多角色用户需求（管理员、安全员、维修员）、复杂矿井环境适配(大屏/平板/防爆终端访问)及数据关联可视化(视频+传感器+业务数据融合)。

四、算法优化

1、引入基于超分辨率重构和三重注意力机制的矿井渗漏水智能识别方法TR-Unet。

2、算法Real-ESRGN 超分辨率重构

3、模型训练及验证

五、总结

        AI 视觉分析技术在废弃矿井安全监测中发挥着关键作用，通过在重点区域部署智能监测设备，实现对井口、巷道及周边环境的全天候智能巡查。系统可精准识别非法闯入、违规盗采、井口损毁、边坡坍塌隐患等异常状况，结合智能算法实时分析风险等级并自动预警，有效弥补人工巡查频次不足、覆盖不全等短板。同时，该技术可对积水漫溢、有害气体扩散迹象等潜在险情进行动态感知，构建起 “主动发现、智能研判、快速预警” 的立体化防控体系，显著提升废弃矿井风险管控能力，为防范坍塌、淹溺、中毒窒息等事故提供了可靠技术保障。