中国矿业大学智能检测与模式识别研究中心负责人、中国矿业大学信息与控制工程学院党委书记程德强教授团队在煤矿架空乘人装置人员行为分析领域取得了新研究进展。该研究成果为全国首个架空装置乘坐人员违规携带物品检测方法，填补了国内架空乘人装置乘人违规智能检测技术空白，彰显了团队在矿业安全科技领域的创新实力！

研究成果形成专利“一种矿井架空乘人装置人员违规携带物品的检测方法及系统”，以中国矿业大学为第一单位、程德强教授为第一发明人。(授权公告号：CN117152419B）

      该专利技术的授权，标志着我国在矿井安全监控领域迈出了坚实的一步。其创新性地将零样本异常目标检测技术应用于矿井架空乘人装置，实现了对人员违规携带物品的精准、快速检测，有效提升了矿井作业的安全性和效率。

专利介绍

该专利针对机器无法自主分辨正常与异常状态的问题提出了解决方案。受到人类视觉识别能力中这种扩展特性的启发，本发明将已知装置的视觉特征通过文本语义等辅助信息迁移到难以获取的违规状态中。因此，在面对矿井猴车乘人行为分析时，无需重复进行大量的人力和时间资源来完成异常状态标注工作。这种方法能够减少企业成本，同时降低项目投入所需的准备时间。零样本异常目标检测技术广泛应用于设备故障检测、人员行为监测、环境监测和物体检测和识别等场景中，可以帮助矿山运营商实现更智能、更安全的矿山运营管理。

应用场景

      通过应用该专利的检测方法及系统，可以及时发现并阻止矿工携带超长、超宽等违规物品上车，从而避免可能发生的装置失衡、变形、破坏等事故，保障乘坐人员和装置的安全。

      同时，也能减少对架空乘人装置和相关设备的损坏，延长装置的使用寿命，降低维修成本，提高生产效率。

       本研究中心以卓越的科研实力和创新精神，不断推动着智能技术在检测与模式识别领域的发展。研究中心荣幸宣布已授权多项专利，这些专利是我们在科研创新中的重要成果。这些专利不仅标志着我们团队在智能技术领域的突破，也为产业应用和社会发展提供了有力支撑。专利的授权不仅保护了我们的创新成果，更激励我们持续探索、创新，为智能检测与模式识别领域的进步贡献更多智慧和力量!

研究中心简介

       中国矿业大学智能检测与模式识别研究中心充分发挥人才、软件等优势，立志于用图像处理AI算法取代传统煤矿人为监管，实现全程智能化运行多维度、多角度的视识别、分析及统计，及时发现隐患，保障煤矿安全生产制度落实，进一步提升煤矿安全生产水平，降低煤矿安全事故，为安全生产提供决策支撑。研究中心成立以来，发明了30多种面向矿并特殊作业环境的全矿井视频分析算法，研制了系列云-边-端协同分析的智能分析摄像仪，拥有多种针对煤矿场景下的图像处理相关的高质量论文、核心专利技术以及软件著作权等独立知识产权。研究中心秉持专注人-机-环的作业安全和竭诚服务矿山本质安全的宗旨，主要面向有人员违章环境参数异常、设备工作状态的监管需求的煤矿非煤矿企业，提供安全生产场景的视频分析技术和边缘AI智能装备，践行服务煤矿安全生产的使命担当！

（图文来源：IntelMining智能矿业、 矿大智能检测与模式识别研究中心）