在《平凡的世界》中，孫少平的師傅因救人而死于煤礦事故，最終也讓孫少平找到了歸宿。這個結局讓很多人感概不已。

過去的這種煤炭場景如今正在得到根本的改變。近日，中國煤炭科工集團重慶研究院研發的KJ526(A)煤礦圖像監視系統正式成為國內首個取得安全標志證書的具有圖像識別功能的煤礦視頻監控系統。

這意味著，深藏地下的煤井不再是一片漆黑，而是能看得清的;煤井的細微變化，都能被科技發現并提前做出判斷，實現煤礦圖像監視視頻從看得見至看得清到看得懂的轉變。

該系統是國內第一套取得安標認證的具有圖像識別功能的煤礦視頻監控系統，在煤炭行業處于技術領先水平，在國外煤礦未見有相關技術及應用。

做出這個取得安標認證的國內甚至全球首個煤礦圖像監視系統的，就是中國煤炭科工集團重慶研究院測控技術分院副總工程師、自動化研究所所長羅明華領導的團隊。

17年堅持

能源是實體經濟發展的動力，這是世界共識。而在我國，能源很大程度上其實是煤炭的代稱，因為以煤為主是我國的基本國情。

“煤井環境很復雜，井下有災害性的氣體，還有多種災害都容易發生。”羅明華說，怎樣讓井下的工人能夠在安全的環境中工作，讓井下設備能夠正常運行，不會因為設備的原因或者人的原因來產生井下的事故或者其他災害的發生，“這是我們行業內一直在研究的重點方向。”

自2000年大學畢業后，羅明華一直從事煤炭自動化智能化方面的研究，從2005年開始做在煤礦視頻圖像監控方面的研究，至今已有17年。

時間到了2017年，國家把“‘互聯網+’煤礦安全監管監察關鍵技術研發與示范”納入“十三五”重點研發計劃項目。“這從國家項目的層面來支持我們做圖像視頻的研究。”羅明華如是說。

正是這個研究，聚焦圖像識別共性技術，突破了煤礦井下隱患目標快速檢測、軌跡跟蹤、三維測量、深度學習模型輕量化等技術難題。

2019年，羅明華團隊又依托重慶市煤礦安全監察局工程項目“重慶市煤礦安全風險預警與防控系統試點”，調研分析了圖像識別在煤礦的典型應用，研究了井下圖像采集工藝及方法，采集了大量的安全隱患視頻樣本，測試驗證了圖像識別技術的可行性。

2021年，中國煤炭科工集團重慶研究院自立重點項目“煤礦安全隱患智能視頻監控關鍵技術及裝備”持續深入研發圖像識別技術及產品，至2022年4月開發出了10款智能視頻圖像采集分析裝備以及算法軟件，建立了云邊端架構的煤礦智能視頻監控系統，并取得系統安標。

至此，17年的堅持，終于結出最燦爛的果實。

困難重重

羅明華介紹，煤礦智能視頻圖像監控系統基于人工智能技術，自動識別人員違章行為、設備異常狀態、環境潛在危險等安全隱患，及時預警與聯動控制，實現監控區域全覆蓋、時間全天候、規則全統一、效能全提升，為安全賦能、為煤礦增智。

然而，這套系統在研發過程中，碰到了重重困難。

其中一個困難就是樣本采集難。井下的樣本采集，是做圖像識別最基礎的環節。“樣本需要人工到井下去采集。”據羅明華介紹，團隊在全國多個煤礦，包括重慶、貴州、山西、內蒙古、東北三省等，都采集了相關的樣本。

井下的風光顯然跟地上的風光是完全不一樣的。“井下的光照不是特別好，巷道也比較窄，還有粉塵，濕度也比較大。”在羅明華看來，這些都給采集帶了困難。“要采集到比較好的一幅圖像樣本，我們要去做很多工作，比如井下，我們要選擇一個點到工作面，在這個點，我們要架設相關圖像采集設備，有些地方比較高，還要爬上去。在這個過程中，有時候煤塊飛出來掉到我們身上。環境還是比較危險。”

項目在開發過程中又碰到疫情影響。“我們采樣圖像必須要到井下去，為了避免疫情影響礦上，就需要進行隔離，要在礦上待很長時間。”在羅明華印象中，最長的一次是在待了10天才到井下去。

除了這些，有的樣本，特別是跟災害相關的樣本很少，甚至根本見不到。在這種情況下，為了采集樣本，就需要在井下等候，有時候可能是一天，甚至有的一天還等不著，那就持續待下去。

樣本采集回來了之后，得有大算力的設備來對它進行運算。“我們沒有大算力平臺。我們項目團隊就一方面自己掏錢，另一方面運用我們項目的經費，去購買一些比較小型的算力服務器，針對小樣本逐漸訓練。小樣本訓練完了之后，再把樣本量再進一步增大，增大完了之后，這要求算力更大了，我們就在外面租用一些算力平臺，來進行應用。”

在系統研發過程中，跟樣本采集難、實驗基礎條件缺乏相似的困難，羅明華團隊還碰到不少：AI芯片緊缺、測試環境惡劣、安標檢驗標準提高……

困難永遠是科技工作者前進的動力。最終，羅明華團隊克服了重重困難，突破了多項技術難題。10多項發明專利及多個軟件著作權的申請、10余篇科技論文的發表、成果在全國100余座煤礦智能化建設及“電子封條”工程中推廣應用，就是對這個團隊最好的獎賞。

憧憬未來

誰能想到，歷時5年研發出來的KJ526(A)煤礦智能視頻監控系統，僅僅是一個36人、平均年齡不到32歲的團隊開發出來的。

據羅明華介紹，中國煤炭科工集團重慶研究院測控分院自動化研究所，80%以上具有碩士研究生學歷，黨員占比達70%。研發團隊由模式識別與智能系統、應用數學、計算機、軟件、數字電路、自動化、機械等專業人才組成，按IPD思想設置有AI算法、嵌入式軟硬件、應用軟件、結構設計、測試檢驗、科研管理、生產、采購、財務、銷售等工程師崗位，是一支技術過硬、攻堅克難、充滿活力的專職研發隊伍。

作為這套系統開發者，羅明華信心滿滿。“系統運用人工智能技術，通過深度學習自動識別人員違章行為、設備異常狀態、環境潛在危險等安全隱患，及時預警、聯動控制，實現視頻從看得見至看得清到看得懂的轉變。”

這種信心來自于科技的力量。

系統采用云邊端架構，協同算力構建井下全域視覺感知，自動識別綜采、綜掘、主運、輔運、硐室、人員等多種種典型場景安全隱患圖像，識別準確率達95%。

類似的創新還有不少。如針對煤礦井下高速運動目標多、邊緣AI設備算力有限、目標容易丟失的問題;煤礦井下圖像弱光照與強干擾引起目標灰度變化、高動態引起姿態變化與尺度變化等問題;井下逆光、反光、塵霧引起目標模糊、不可見等問題;煤礦新場景訓練數據樣本少，模型容易出現過擬合現象，導致模型泛化能力弱等問題，系統都給出了解決方案，做到了準確、快速。

對于未來，羅明華也有自己的憧憬和計劃：一方面，后續將建立并豐富樣本數據庫，制定行業標準，研究煤礦安全隱患多模態識別技術及視覺感知技術裝備，進一步提高系統識別的準確率、標準化及智能化水平;另一方面，通過煤礦智能化示范項目建設、視頻及安全監控系統升級進行推廣應用。

創新引領能源發展。今年，國家能源局、科學技術部聯合印發了《“十四五”能源領域科技創新規劃》，提出“能源科技創新有力支撐引領能源產業高質量發展”。我們相信，在科技人員的不懈努力下，我國能源將更加安全，也將更好地支撐我國經濟發展。