机器狗矿山井下AI协同巡检与危险预警方法与流程

本发明涉及矿山安全巡检，更具体地说是涉及一种机器狗矿山井下ai协同巡检与危险预警方法。

背景技术：

1、矿山井下作业空间封闭、地质环境复杂，存在顶板冒落、有害气体泄漏、突水等多种安全风险，安全巡检是保障井下生产安全、防控事故发生的关键手段。现阶段矿山井下巡检普遍采用人工巡检的传统作业方式，该方式在实际应用中暴露出显著的技术短板：巡检人员需直接进入各类高危作业区域开展排查工作，作业过程中人身安全面临较高威胁，作业风险居高不下；同时人工巡检的隐患识别效果高度依赖巡检人员的专业经验与责任意识，对于隐蔽性强、发展速度快的安全隐患难以做到第一时间察觉，危险隐患识别与处置存在明显滞后性，极易错失隐患管控的最佳时机；此外井下巷道网络纵横交错，部分偏远区段、狭窄受限空间及高危作业面可达性差，人工巡检难以实现全区域无死角覆盖，存在大量巡检盲区，无法全面、实时掌握井下整体安全态势，已难以适配现代化矿山安全生产精细化、智能化的发展要求。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种机器狗矿山井下ai协同巡检与危险预警方法，通过机器狗集群协同作业、多模态数据融合与ai智能识别，替代人工完成井下全域巡检与危险预警，解决人工巡检风险高、隐患识别滞后、覆盖存在盲区的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种机器狗矿山井下ai协同巡检与危险预警方法，包括如下步骤：步骤一，机器狗集群初始化与任务分配：搭建机器狗集群协同巡检系统，初始化n台，n≥2，矿山井下专用机器狗，完成井下无线mesh组网，结合矿山井下巷道布局、巡检重点区域，通过改进型遗传算法实现任务动态分配，以完成集群初始化、巡检区域划分、动态任务分配与协同联动设置，确保巡检覆盖无死角、任务分配均衡；步骤二，多模态井下数据协同采集：每台机器狗搭载多模态传感器模块，以15hz频率同步采集井下环境数据、地质与巷道数据、机电设备数据及辅助数据，适配井下低照度、高粉尘环境；对采集的数据进行降噪、校准、归一化预处理，消除环境干扰；步骤三，多模态数据融合与特征提取：采用改进型注意力机制多模态融合算法，对预处理后的视觉、红外、振动、气体多源数据进行时空对齐与深度融合，分别提取各模态数据的核心特征，引入通道注意力机制动态分配模态权重，生成融合特征矩阵，再通过pca特征降维去除冗余特征；步骤四，ai驱动的危险隐患精准识别：构建改进型yolov8+transformerai识别模型，输入多模态融合特征矩阵，优化模型结构并增设专属小目标检测分支与多模态融合头，采用ciou损失函数结合focalloss解决微小隐患样本不平衡问题；步骤五，危险隐患分级预警与快速响应：结合隐患识别结果、严重程度、井下作业人员分布，建立一般预警、较重预警、严重预警三级预警机制，之后根据预警等级实现差异化预警响应；步骤六，隐患协同处置与巡检补位：建立机器狗集群协同处置机制，根据预警等级调度对应数量的机器狗前往隐患区域开展协同监测与处置辅助；当机器狗前往处置或出现故障时，调度周边空闲机器狗补位，补位响应时间≤10s；步骤七，数据复盘与算法迭代优化：每完成一次巡检或隐患处置，记录相关数据并建立迭代优化数据集，通过强化学习算法动态修正多模态融合权重、ai识别模型参数、任务分配策略，持续提升算法性能；定期批量更新模型参数。

3、作为本发明的进一步改进，步骤三中多模态数据融合与特征提取的具体方式如下：采用改进型注意力机制，对多模态数据进行时空对齐与深度融合，引入通道注意力机制动态分配各模态特征权重：其中：为多模态融合特征矩阵；为模态数量，m=4；为第i种模态的注意力权重，满足；为第i种模态的核心特征向量；注意力权重计算方式：其中，式中：为第二层全连接层权重矩阵，为sigmoid激活函数，为第一层全连接层权重矩阵，为第一层全连接层偏置项，为第二层全连接层偏置项。

4、作为本发明的进一步改进，步骤四中的构建改进型yolov8+transformerai识别模型具体方式如下：将transformer全局编码器与原生yolov8网络结构相结合，重构模型特征提取与检测架构，新增专属小目标检测分支与多模态融合头，同时采用ciou损失函数结合focalloss聚焦损失函数联合优化模型训练过程。

5、作为本发明的进一步改进，步骤四中的改进型yolov8+transformerai识别模型的识别步骤如下：步骤四一，利用transformer编码器的全局建模能力，捕捉微小隐患的长距离依赖关联特征：其中，q、k、v分别为图像特征对应的查询、键、值特征矩阵，为特征维度，softmax函数用于实现注意力权重归一化，完成全局特征加权增强；步骤四二，增加专属小目标检测分支，保留网络浅层高分辨率细节特征，与transformer全局增强特征拼接融合：其中，为网络浅层高分辨率细节特征，为transformer全局增强特征，concat为通道维度拼接融合操作；步骤四三，增设多模态融合头，将视觉微小特征与红外热成像、设备振动、井下环境气体三类传感特征深度融合：其中，为图像微小隐患特征，为红外热成像温度特征，为设备振动特征，为井下气体浓度特征；步骤四四，将融合后的高维优质特征，经卷积二次特征提取、批量归一化降噪后，通过yolov8检测头完成最终推理，精准输出微小隐患的类别、毫米级坐标位置、识别置信度：其中，conv为卷积特征提取操作，用于二次强化融合特征；bn为批量归一化操作，用于消除特征分布差异、抑制噪声；detect为yolov8专属检测头，用于完成分类与回归推理；y为模型最终识别输出结果，包含隐患类别、坐标、置信度参数。

6、作为本发明的进一步改进，步骤四中采用ciou损失函数结合focalloss解决微小隐患样本不平衡问题的具体方式如下：采用ciou损失函数结合focalloss聚焦损失函数联合优化，分工优化模型性能：ciou损失专门优化微小隐患边界框定位精度，降低毫米级定位偏差；focalloss专门抑制大样本权重、放大微小样本训练权重，解决样本分布失衡问题：其中：为模型总损失值；为ciou损失函数，用于优化微小隐患边界框偏差，提升毫米级隐患定位精度；为多次实验验证的最优权重平衡系数，用于平衡两类损失占比；为focalloss聚焦损失，专门解决井下隐患样本分布不平衡问题。

7、作为本发明的进一步改进，步骤三中的改进型注意力机制多模态融合算法以“巡检覆盖率最高、能耗最低、任务均衡性最优”为目标，构建任务分配优化函数，实现巡检任务的动态分配与协同联动，该算法的优化函数如下：其中：为集群总能耗与巡检偏差综合值；为权重系数；为第i台机器狗的预估能耗；为巡检覆盖率；为各机器狗任务量的标准差；为机器狗集群数量。

8、作为本发明的进一步改进，步骤二中对采集的数据进行降噪、校准、归一化预处理，消除环境干扰的具体方式如下：采用自适应中值滤波、小波变换与线性校准结合的预处理方法，配合min-max归一化，消除环境干扰与数据量纲差异，提升数据有效性：传感器校准公式：归一化公式：其中：为校准后数据；为原始数据；为校准系数；为校准偏移量；为归一化后数据，映射至[0,1]区间。

9、作为本发明的进一步改进，步骤七数据复盘与算法迭代优化的具体方式如下：建立基于强化学习的迭代优化机制，通过状态价值函数、策略更新公式与奖励函数，动态修正算法参数，持续提升隐患识别准确率与预警响应速度：状态价值函数：策略更新公式：奖励函数：其中，为t时刻状态的期望价值；为数学期望；为t+1时刻的即时奖励；为折扣因子；为t+1时刻状态的期望价值；为t时刻的系统状态；为更新后的策略参数；为当前策略参数；为学习率；为策略梯度算子；为策略目标函数；为t时刻的奖励值；为准确率权重系数；为t时刻的隐患识别准确率；为响应时间权重系数；为t时刻的预警响应时长；为误差权重系数；为t时刻的识别误差率。

10、有益效果，本发明通过机器狗集群替代人工完成井下巡检作业，巡检人员无需进入高危区域，从根源上降低了巡检作业的安全风险；依托多模态传感采集与ai智能识别模型，可对井下各类隐蔽性、微小隐患进行实时精准识别，大幅缩短隐患发现与处置的响应周期，避免隐患扩大引发安全事故；通过集群任务动态分配与补位机制，可实现井下巷道全域无死角覆盖，消除人工巡检存在的盲区，全面掌握井下安全态势，适配现代化矿山智能化、精细化的安全生产需求。进一步地，通过改进型注意力多模态融合、yolov8+transformer识别模型、分级预警与协同处置、强化学习迭代优化等技术手段，分别提升了多源数据融合有效性、微小隐患识别精度、预警响应效率与系统持续优化能力，进一步保障巡检预警的可靠性与稳定性。