一种矿产资源采集监测系统的制作方法

[0001]
本发明涉及矿山安全监测系统，具体涉及一种矿产资源采集监测系统。


背景技术：

[0002]
矿产资源，是指经过地质成矿作用而形成的，天然赋存于地壳内部或地表埋藏于地下或出露于地表，呈固态、液态或气态的，并具有开发利用价值的矿物或有用元素的集合体。
[0003]
目前，矿产资源的采集过程中普遍存在开采、加工、运销等环节监管难，无法有效控制各环节矿产资源损耗以及非法矿产品流通，衍生影响造成环境污染、生态破坏、重大安全事故频发的问题。


技术实现要素：

[0004]
为解决上述问题，本发明提供了一种矿产资源采集监测系统，实现了矿区变化情况、矿区环境变化情况、矿区工人、采煤机工作状态的实时监测，可以及时发现不安全因素，从而为矿产资源的安全生产提供了保障。
[0005]
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种矿产资源采集监测系统，包括:可视化监测模块，用于以矿井/矿洞三维动态模型为背景，内载矿产采集系统动态三维模型的形式实现矿产资源采集全程的可视化监测；矿区安全监测模块，用于基于安全监测传感器组、安全图像采集模块实现矿区安全参数的采集，并基于预设的安全监测模型实现矿区安全的监测；矿区环境监测模块，用于基于环境监测传感器组、环境图像采集模块实现矿区环境参数的采集，并基于预设的环境监测模型实现矿区环境的监测。
[0006]
进一步地，所述可视化监测模块基于巡检机器人进行矿井/矿洞视频图像以及矿井/矿坑当前尺寸参数的采集，实现矿井/矿洞三维动态模型的构建。
[0007]
进一步地，所述可视化监测模块基于矿产采集系统工况参数、矿产采集系统本体以及矿产采集系统作动部件内载的三维姿态传感器实现矿产采集系统动态三维模型的构建。
[0008]
进一步地，所述安全监测传感器组用于实现矿井/矿洞内壁震动、矿井/矿洞地面沉降、矿井/矿洞支护结构位移及形变、矿井/矿洞内气体的采集。
[0009]
进一步地，所述安全图像采集模块用于实现矿产采集系统动态视频数据以及工作人员工作视频数据的采集，安全监测模型基于采集到的动态视频数据和工作视频数据实现危险动作和/违规操作的识别，并根据不同的识别结果启动不同的预警模块实现预警。
[0010]
进一步地，所述环境监测传感器组用于实现矿区地下水质量参数、土壤污染物含量参数、空气污染物浓度参数的采集，所述环境图像采集模块采用卫星图像，环境监测模型通过卫星图像的识别，实现矿区绿化植被覆盖率、矿区形状尺寸参数的监测。
[0011]
进一步地，所述可视化监测模块以矿井/矿洞三维动态模型为背景，内载矿产采集系统动态三维模型，内载与矿区安全监测模块、矿区环境监测模块存在关联联系的虚拟传感器，该虚拟传感器用于直接定位显示矿区安全监测模块、矿区环境监测模块的监测结果。
[0012]
本发明具有以下有益效果：实现了矿区变化情况、矿区环境变化情况、矿区工人、采煤机工作状态的实时监测，可以及时发现不安全因素，从而为矿产资源的安全生产提供了保障。
[0013]
以矿井/矿洞三维动态模型为背景，内载矿产采集系统动态三维模型的形式实现矿产资源采集全程的可视化监测，且自带矿区安全监测模块、矿区环境监测模块监测结果定位显示功能，便于工作人员快速定位危险所在位置。
附图说明
[0014]
图1为本发明实施例一种矿产资源采集监测系统的系统框图。
具体实施方式
[0015]
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0016]
如图1所示，本发明实施例提供了一种矿产资源采集监测系统，包括:可视化监测模块，用于以矿井/矿洞三维动态模型为背景，内载矿产采集系统动态三维模型的形式实现矿产资源采集全程的可视化监测；矿区安全监测模块，用于基于安全监测传感器组、安全图像采集模块实现矿区安全参数的采集，并基于预设的安全监测模型实现矿区安全的监测；矿区环境监测模块，用于基于环境监测传感器组、环境图像采集模块实现矿区环境参数的采集，并基于预设的环境监测模型实现矿区环境的监测。
[0017]
本实施例中，所述可视化监测模块基于巡检机器人进行矿井/矿洞视频图像以及矿井/矿坑当前尺寸参数的采集，实现矿井/矿洞三维动态模型的构建，其中，矿井/矿坑当前尺寸参数基于红外线光幕实现测量获取，。
[0018]
本实施例中，所述可视化监测模块基于矿产采集系统工况参数、矿产采集系统本体以及矿产采集系统作动部件内载的三维姿态传感器实现矿产采集系统动态三维模型的构建，其中，矿产采集系统工况参数基于搭载在矿产采集系统中控系统内的脚本录制模块通过控制命令的录制实现获取。
[0019]
本实施例中，所述安全监测传感器组用于实现矿井/矿洞内壁震动、矿井/矿洞地面沉降、矿井/矿洞支护结构位移及形变、矿井/矿洞内气体的采集。
[0020]
本实施例中，所述安全图像采集模块用于实现矿产采集系统动态视频数据以及工作人员工作视频数据的采集，其中一个安全监测模型基于采集到的动态视频数据和工作视频数据实现危险动作和/违规操作的识别，并根据不同的识别结果启动不同的预警模块实现预警，该安全监测模型采用dssd_inception_v3_coco模型，该模型采用dssd目标检测算法，用coco数据集预训练inception_v3_深度神经网络。然后用先前准备好的数据集训练该模型，微调深度神经网络中的各项参数，最后得到合适的用于检测矿产采集系统和工作人
员危险动作和/违规操作的目标检测模型。另一个安全检测模型采用模糊神经网络模型，用于基于矿井/矿洞内壁震动参数、矿井/矿洞地面沉降参数、矿井/矿洞支护结构位移及形变参数、矿井/矿洞内气体参数实现矿区安全情况的评估。
[0021]
本实施例中，所述环境监测传感器组用于实现矿区地下水质量参数、土壤污染物含量参数、空气污染物浓度参数的采集，所述环境图像采集模块采用卫星图像，其中一个环境监测模型通过卫星图像的识别，实现矿区绿化植被覆盖率、矿区形状尺寸（比如洞坑的数量、形状、尺寸）参数的监测，该环境监测模型采用dssd_inception_v3_coco模型，该模型采用dssd目标检测算法，用coco数据集预训练inception_v3_深度神经网络。然后用先前准备好的数据集训练该模型，微调深度神经网络中的各项参数，最后得到合适的用于检测矿区绿化植被覆盖率、矿区形状尺寸参数的目标检测模型。另一个环境监测模型采用模糊神经网络模型，用于基于矿区地下水质量参数、土壤污染物含量参数、空气污染物浓度参数实现矿区环境情况的评估。
[0022]
本实施例中，所述可视化监测模块以矿井/矿洞三维动态模型为背景，内载矿产采集系统动态三维模型，内载与矿区安全监测模块、矿区环境监测模块存在关联联系的虚拟传感器，该虚拟传感器用于直接定位显示矿区安全监测模块、矿区环境监测模块的监测结果，其中，落入危险门限的监测结果和未落入危险门限的监测结果字体采用不同的颜色，优选的，落入危险门限的采用红色，未落入的危险门限的采用绿色。
[0023]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。