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장벽 채굴의 이상 상태를 지능적으로 인식하고 분류하기 위한 공개 데이터세트
Nov 21, 2023과학 데이터 10권, 기사 번호: 416(2023) 이 기사 인용
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측정항목 세부정보
완전히 기계화된 광산면의 지하 탄광 생산에는 열악한 운영 환경, 높은 사고율 등 많은 문제가 있습니다. 최근에는 지능형 자율 석탄 채굴이 점차 전통적인 채굴 프로세스를 대체하고 있습니다. 인공지능 기술은 활발한 연구분야로 지능형 장벽 채굴을 위한 지하 이상상태를 식별하고 경고할 것으로 기대된다. 이는 데이터 세트 구성과 분리될 수 없지만 현재 다운홀 데이터 세트는 여전히 비어 있습니다. 이 작업은 광산 직원, 유압 지지대 보호판, 대형 석탄, 견인줄, 광부의 행동 및 광산 안전 헬멧에 대한 주석 6개 범주가 포함된 138004개의 이미지로 구성된 지하 장벽 광산 면(DsLMF+)의 이미지 데이터 세트를 개발합니다. 데이터 세트의 모든 레이블은 YOLO 형식 및 COCO 형식으로 공개적으로 제공됩니다. 데이터 세트의 가용성과 정확성은 탄광 분야 전문가에 의해 검토되었습니다. 이 데이터 세트는 공개 액세스이며 지하 채굴의 비정상적인 조건을 지능적으로 식별하고 분류하는 추가 연구 및 발전을 지원하는 것을 목표로 합니다.
석탄은 앞으로도 수십 년 동안 전 세계적으로 지배적인 에너지원으로 남을 것입니다1. 장벽 채광면에 있는 자율 석탄 채광 기계는 위험한 채광 작업을 완료하고 탄광에서 안전하고 효율적인 생산을 달성하기 위해 인간을 돕거나 대체할 수 있습니다. 그러나 일부 복잡한 작업을 완료하려면 여전히 사람의 참여가 필요합니다. 그러나 완전 기계화 장벽 채광면의 지하 석탄 굴착에는 열악한 운영 환경, 높은 재해 위험, 높은 사고율 등 많은 문제가 존재합니다. 지능 채굴은 고위험 지하 작업을 해결하고 안전하고 효율적인 지하 생산 목표를 달성하는 중요한 방법 중 하나가 되었습니다2. 인공지능 기술의 급속한 발전으로 장비, 환경, 인력의 이상상황에 대한 실시간, 정확한 탐지가 가능해질 것으로 기대된다.
완전히 기계화된 작업면에서 유압식 지지대는 전면의 안전한 생산에 필수적입니다. 완전 기계화된 석탄 채굴을 위한 핵심 장비인 유압 지지대는 안전한 작업면을 제공하고 작업면에서 스크레이퍼 컨베이어와 전단기를 움직일 수 있습니다3. 또한 탄광 지붕을 안정적이고 효과적으로 지지하고, 채굴된 지역을 격리하고, 폐석이 작업면으로 들어가는 것을 방지할 수 있습니다. 완전히 기계화된 석탄면의 탄광 공정에 따라 작업 과정에서 유압 지지판이 제 위치에 있지 않거나 완전히 복구되지 않으면 유압 지지대와 전단기 사이의 이동 간섭이 발생할 수 있습니다. 따라서 유압서포트 가드플레이트의 상태를 적시에 파악하여 그에 따라 처리하는 것이 필요합니다. 완전히 기계화된 장벽 채광면의 경우 대형 석탄은 스크레이퍼 컨베이어 막힘, 정체 및 기타 비정상적인 상태를 일으키기 쉽습니다. 대형 석탄의 이상 상태를 적시에 판단하고 경고하려면 대형 석탄을 자동으로 식별하고 추적해야 합니다. 견인줄은 전단기의 전원 공급과 안정적인 작동을 보장하기 위해 완전히 기계화된 광산 표면에 사용됩니다. 그러나 작동 과정에서 케이블 클램프의 적층으로 인해 견인 케이블이 끊어지거나 케이블 슬롯에서 빠지게 되고, 케이블이 찢어져 지하 누전이 발생하여 결국 감전될 수 있습니다. , 가스, 석탄 분진 폭발, 화재 및 기타 주요 탄광 안전 사고. 따라서 예인선의 결함을 적시에 감지하고 처리할 수 있도록 예인선의 실시간 상태 모니터링과 지능적인 분석을 수행하는 것이 필요합니다.
완전히 기계화된 광산면의 인명 안전을 보호하기 위해 광산 직원이 안전한 지역에 있는지 판단하기 위해 광산 직원을 식별하고 추적하는 것이 필요합니다. 위험 지역에 진입하는 인원을 적시에 감지하고 배치해야 하며 해당 음성 알림 처리를 수행해야 하며 동시에 해당 장비의 작동을 중지해야 합니다. 위험한 지역에 들어가는 광산 노동자를 제외하고, 석탄 광부들은 작업 중에 다양한 자세를 취하게 됩니다. 복잡한 작업 환경에서 광부의 불안전한 행동은 탄광의 안전 사고 증가로 이어지기 쉬우며, 굴착 작업 직원의 비정상적인 행동 또한 언제든지 주의가 필요합니다. 안전모는 석탄 광부들이 작업 중에 항상 착용해야 하는 일종의 안전 장비입니다. 석탄층이 추출되는 영역은 유압 지지대에서 석탄 벽으로 압력이 전달되어 석탄 벽에 대한 압력이 증가하고 결국 석탄 벽이 부서지는 현상을 일으킬 수 있습니다. 지붕에서 석탄이 떨어지거나 사람과 장비가 충돌하면 부상 사고가 발생할 수 있습니다. 따라서 안전모는 완전 기계화된 채광면에서 석탄광부의 안전과 관련이 있으며, 탄광 직원의 안전모 착용 또한 실시간 모니터링이 필요하다.
Currently, datasets are widely used in automatic driving, object detection, face recognition, natural language processing, text detection, medical and other fields7,8,9,800 individuals. J. Scientific data. 9, 529 (2022)." href="/articles/s41597-023-02322-9#ref-CR10" id="ref-link-section-d353769747e540"10. Some widely used object detection datasets are as follows: (1) COCO datasets with large-scale commonly used items as target detection objects11,12,13; (2) VOC datasets with people, common animals, traffic vehicles, indoor furniture objects as target detection objects14,15,16; (3) DOTA dataset with airplanes, ships, storage tanks, baseball stadiums, tennis courts, basketball courts, ground runways, ports, bridge as target detection objects17,18,19; (4) TT100K dataset with common vehicles as the target detection object20,21,22; (5) WIDER FACE dataset with facial expression, illumination and posture as target detection objects23,24,25; (6) YOLO format dataset that dedicated to the target detection26,27,28, etc. In addition to these common datasets, we can also customize the dataset through pytorch framework, but the custom dataset format is complex, diversified and poor sharing29. The downhole datasets are still blank at present, in order to construct and facilitate the promotion and application of image dataset of the fully mechanized face in the field of intelligent coal mining, the compatibility and practicability of the coal mine dataset should be taken into consideration./p>