【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及煤矿安全检测，具体而言，涉及基于三维人脸图像识别的煤矿井下安全检测方法及系统。
技术介绍
1、随着煤矿开采业的迅速发展，地下煤矿的安全监测系统逐渐成为保障矿工生命安全和提升矿井生产效率的重要技术。然而，当前许多地下煤矿的安全监测技术仍然较为落后，主要依赖于传统的传感器网络和人工监控。这些系统通常采用单一的传感器类型，如温度传感器、气体传感器和地质应力传感器，分别监测矿井内的火灾风险和地质稳定性。
2、现有技术的主要问题在于数据孤立、响应滞后以及缺乏全面的安全评估手段，然而这些系统无法实时综合多种传感数据，难以及时识别和预警潜在的安全隐患，且矿工的位置和行为状态往往无法准确获取，导致在突发事件中的应急响应不够高效。目前现有的解决方案多为独立的监测和报警系统，无法实现对火灾和地质异常的多源数据融合与分析，导致在危险发生时无法迅速、准确地定位矿工，并进行有效的应急处理，因此，这些系统的技术落后性在于其缺乏智能化和综合分析能力，不能满足现代煤矿安全监测的需求。
技术实现思路
<...【技术保护点】
1.基于三维人脸图像识别的煤矿井下安全检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于三维人脸图像识别的煤矿井下安全检测方法，其特征在于，所述利用火灾监测设备实时采集煤矿井下的图像数据，对图像数据进行预处理后，基于YOLO模型识别和定位图像中的明火，其中包括：
3.根据权利要求1所述的基于三维人脸图像识别的煤矿井下安全检测方法，其特征在于，所述若检测到明火，则对含有明火的图像使用光流法分析其稠密轨迹，追踪图像中像素点的运动情况，生成物体的运动轨迹，并根据运动轨迹判断火势的扩散方向和速度，得到火灾监测数据，其中包括：
4.根...
【技术特征摘要】
1.基于三维人脸图像识别的煤矿井下安全检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于三维人脸图像识别的煤矿井下安全检测方法，其特征在于，所述利用火灾监测设备实时采集煤矿井下的图像数据，对图像数据进行预处理后，基于yolo模型识别和定位图像中的明火，其中包括：
3.根据权利要求1所述的基于三维人脸图像识别的煤矿井下安全检测方法，其特征在于，所述若检测到明火，则对含有明火的图像使用光流法分析其稠密轨迹，追踪图像中像素点的运动情况，生成物体的运动轨迹，并根据运动轨迹判断火势的扩散方向和速度，得到火灾监测数据，其中包括：
4.根据权利要求1所述的基于三维人脸图像识别的煤矿井下安全检测方法，其特征在于，所述利用地质监测设备采集煤矿井下的地质数据，对采集到的地质数据中的地质构造进行特征提取和形态分析，得到特征形态，将特征形态与预设的地质模型进行比对，以评估当前地质结构的稳定性和安全系数，得到地质监测数据，其中安全系数包括考虑地质层的强度、倾角和地下水位的影响，其中地质监测设备包括地应力传感器和地质雷达，其中包括：
5.根据权利要求4所述的基于三维人脸图像识别的煤矿井下安全检测方法，其特征在于，所述将地质构造特征和地质界面经过空间融合和形态综合处理，生成完整的地质特征形态；将完整的地质特征形态与预设的地质模型通过形态匹配算法进行形态匹配和相似度分析，基于相似度评估当前地质结构的稳定性和安全系数，最终得到地质...
【专利技术属性】
技术研发人员：焦敏，彭斌，罗茂耘，王进，
申请(专利权)人：成都科瑞特电气自动化有限公司，
类型：发明
国别省市：
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