YOlOV5 技術在煤礦安全生產中的設計與實現

王 偉，王 健，劉子睿，邱 磊

（1.棗莊礦業（集團）有限責任公司，山東 棗莊 277000；2.通用技術集團工程設計有限公司，山東 濟南 250031）

0 引 言

煤礦作為世界各國的重要能源資源之一，一直以來都扮演著不可或缺的角色。然而，煤礦事故頻繁發生，威脅著采礦工人的生命安全和煤礦設施的正常運營。因此，煤礦安全管理一直是行業的首要任務之一。隨著科技的不斷發展，現代煤礦雙重預防安全管理系統正在積極探索如何利用先進的技術手段來提高安全性、準確性和檢查效率。

煤礦雙重預防系統是為了提高煤礦生產安全而設計的復雜系統，旨在及時發現潛在的危險并采取措施來減少事故風險。這種系統涵蓋了廣泛的領域，包括風險辨識、隱患排查、設備監控、礦井氣體監測、人員定位等。然而，在這些領域中，對象檢測技術已經迅速嶄露頭角，為煤礦隱患排查提供了新的可能性。

對象檢測技術是計算機視覺領域的一個重要分支，其目標是從圖像或視頻中識別和定位特定的對象，通常是在圖像中框出對象并標出其類別。近年來，深度學習的快速發展為對象檢測技術提供了新的機會，其中YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高效、準確的特點而備受關注。YOLOv5，作為YOLO 系列的最新版本，在檢測速度和準確性方面取得了顯著的進步，使其成為煤礦隱患排查系統的潛在選擇。

在傳統煤礦安全管理系統中，存在一些問題，例如對人員和設備的監測不夠細致、反應速度慢、容易發生誤報等。因此，引入YOLOv5 對象檢測技術可能會為系統帶來顯著的改進，包括更高的準確性、更快的檢測速度和更好的實時響應能力。此外，煤礦隱患排查系統的成功應用可以幫助預防事故，提高煤礦工人的生命安全和設備的穩定運行，同時提高生產效率，降低了生產成本。

本論文的目的是探討YOLOv5 對象檢測技術在煤礦隱患排查系統中的應用潛力，以及它對提高煤礦安全性和生產效率的貢獻。介紹YOLOv5 的基本原理和煤礦隱患排查系統的架構，討論應用于煤礦安全管理的效果。最后，總結研究結果，提供對未來研究方向的展望。

通過這項研究，我們希望展示對象檢測技術的潛力，以改善煤礦安全管理，并為礦工提供更安全的工作環境。此外，我們還期望激發更多關于煤礦隱患排查系統的研究，為行業提供更多創新的解決方案。

1 YOLOv5 對象檢測技術概述

1.1 YOLOv5 架構

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一種高效的實時對象檢測算法，它構建在深度學習的基礎上，旨在識別圖像或視頻中的多個對象，并用邊界框將它們標出。YOLOv5 的架構主要分為四個部分：

Backbone 網絡：YOLOv5 使用CSPDarknet53 作為其主干（backbone）網絡，該網絡結構是一種深層卷積神經網絡，用于從輸入圖像中提取特征。CSPDarknet53 采用了一種特殊的網絡結構，以更好地處理信息流，提高特征提取的效率[1]。

特征金字塔:YOLOv5 引入了特征金字塔，通過將不同層次的特征圖融合在一起，實現多尺度目標檢測，有助于模型檢測不同尺寸和形狀的對象[2,3]。

目標檢測與分類頭部：負責生成對象邊界框、類別概率和對象置信度。YOLOv5 使用多層卷積層來輸出邊界框的坐標和類別信息，每個位置都負責預測一組邊界框。

輸出層：將檢測到的對象的信息提取出來，通常以邊界框的坐標、類別標簽和置信度的形式返回。

1.2 特征提取與分類

特征提取和分類是YOLOv5 中的核心部分。在CSPDarknet53 的基礎上，YOLOv5 使用卷積層和激活函數來提取圖像特征。這些特征用于進一步的目標檢測和分類。

對于分類，YOLOv5 使用Softmax 激活函數計算每個類別的概率分布。模型能夠將檢測到的對象分為不同的類別，例如煤礦場景中的人員、設備等。

1.3 目標檢測與邊界框預測

YOLOv5 通過卷積層和非極大值抑制（NMS）等技術，將每個位置上檢測到的對象轉化為邊界框，包括邊界框的坐標和類別標簽。邊界框預測是通過計算與不同類別相關的置信度來完成的。模型還會過濾掉低置信度的邊界框，以保留最有可能的檢測結果。

此外，井下圖像的特點是細節模糊，缺乏色彩特征，曝光不均；由于煤礦井下特殊情況要求，沒有高性能GPU，需要改進后的網絡在CPU 端也有優秀的檢測性能。因此特征提取網絡改進的主要思路是壓縮特征提取網絡深度，減少冗余操作，充分利用淺層卷積層的特征。淺層的卷積特征背景噪聲小，對于井下非高清圖像更適合提取低分辨率下的語義特征，具有更好的表征能力。因此在Ucm-YOLOv5 神經網絡中，以輕量級PP-LCNet 為主干網絡，去掉了Focus 模塊，使用shuffle_block 模塊代替YOLOv5 中的C3 模塊[4]。

1.4 模型訓練與優化

YOLOv5 的模型訓練通常需要大量的標記數據，包括圖像和相應的目標邊界框。訓練過程中使用了目標檢測的損失函數，如均方誤差損失（Mean Square Error）和交叉熵損失（Cross-Entropy Loss），來最小化模型的預測與真實目標之間的差距。

為了優化YOLOv5 模型，通常使用隨機梯度下降（SGD）等優化算法，以減小損失函數。此外，模型訓練也會采用數據增強技術，采用的數據增強方法在原有的傳統增強方法基礎上增加了馬賽克拼接法，即將多個待檢測圖像截取一部分合成一張圖片進行整體檢測，這種方式能夠同時有效提升微小擾動和大量擾動條件下模型的檢測準確性[5,6]。

總之，YOLOv5 是一種強大的對象檢測技術，它通過其獨特的架構、特征提取與分類、目標檢測與邊界框預測以及模型訓練與優化等關鍵要素，實現了高效、準確的對象檢測，為煤礦雙重預防隱患排查系統提供了潛在的應用解決方案。

2 煤礦雙重預防隱患排查系統

2.1 系統架構與設計

煤礦雙重預防隱患排查系統的設計旨在提高煤礦的生產安全性，通過及時檢測潛在的危險和采取措施來降低事故風險。系統的架構通常包括以下部分：

風險辨識管理：對風險點進行管理，輔助開展年度、專項風險風險辨識，形成風險管控清單。對年度風險辨識報告、重大安全風險管控方案、專項辨識報告等進行管理。

傳感器管理：系統使用各種傳感器，如攝像頭、氣體監測儀、定位設備等，來實時監測煤礦環境和人員設備的狀態。

數據采集與存儲：傳感器生成的數據被采集并存儲在中央數據庫中，以供進一步分析和報告生成使用。

隱患排查管理：這是系統中的關鍵組件，用于實時檢測煤礦場景中的人員、設備和其他潛在風險因素。本文將重點介紹如何利用YOLOv5 對象檢測技術實現該模塊。

實時監控與警報：檢測到潛在危險時，系統會立即發出警報，以通知操作員采取必要的措施。實時監控界面允許操作員監視整個煤礦的狀態。

數據分析與報告生成:系統還配備了數據分析工具，用于分析歷史數據和生成報告，以評估煤礦的安全性和提供改進建議。

2.2 數據采集與標注

數據采集是系統的基礎，它涵蓋了圖像、氣體濃度、設備狀態等多個方面的數據。對于對象檢測來說，圖像數據尤為重要。攝像頭分布在礦井各個關鍵位置，以捕捉整個煤礦的實時畫面。這些圖像數據需要經過時間戳標記，以便在事故發生時追溯問題源[7]。

同時，對于YOLOv5 對象檢測的訓練和評估，需要人工標注包含目標邊界框的圖像，以創建標簽數據集，這些數據集將用于訓練檢測模型。

2.3 實時監控與檢測流程

實時監控是系統的核心功能之一。圖像數據通過攝像頭傳輸到對象檢測模塊。檢測模塊將識別的對象和潛在隱患標記出來，然后通過實時監控界面通知安全管理人員根據提示選擇正確的隱患內容。此外，監控界面還會關聯到相關的傳感器上顯示氣體濃度、設備狀態等信息，以幫助操作員全面了解作業地點環境。

2.4 數據分析與報告生成

系統會將數據存儲在中央數據庫中，這些數據包括對象檢測結果、傳感器測量數據、報警記錄、操作記錄等。數據分析工具會定期分析這些數據，生成報告，以評估煤礦的安全性和性能。報告可能包括過去一段時間內的安全指標、事故分析以及改進建議。

綜上所述，煤礦雙重預防隱患排查系統采用綜合的設計和技術，結合對象檢測技術YOLOv5，以實現實時監控、預警和數據分析，提高煤礦生產安全。

3 YOLOv5 在煤礦隱患檢測中的應用

3.1 煤礦場景下的挑戰

煤礦環境充滿了各種挑戰，對隱患檢測系統的性能提出了嚴格要求。首先，礦井通常充滿塵埃，會降低圖像質量并干擾對象檢測。其次，煤礦環境可能會出現昏暗、高溫、高濕等極端條件，對傳感器和設備的穩定性提出了挑戰。此外，煤礦中通常存在大量的移動物體，如礦工和運輸設備，這要求檢測系統在復雜場景下具備高效的目標檢測能力，如圖1 所示。

圖1 YOLOv5 復雜場景下檢測效果畫面

另外，為提高檢測設備的通用性、便捷性和靈活性而使用礦用本安手機和井下無線通訊系統，這進一步限制了設備的系統性能和通訊的實時性，這就要求系統不但少占用資源，而且還能處理離線數據。

3.2 數據集的構建

為了在煤礦隱患排查中應用YOLOv5，首先需要構建適合這一應用場景的數據集。數據集包括煤礦場景中的圖像和相應的標注，以訓練和評估對象檢測模型。數據集構建的關鍵步驟包括：

數據采集：使用攝像頭或傳感器網絡捕獲煤礦場景中的圖像。圖像應涵蓋各種典型場景，包括井下開采區域、通道、設備、人員等。

圖像標注：對于每個圖像，需要手動標注包括目標邊界框和類別標簽的信息。標注過程可能涉及到標記礦工、設備、潛在隱患等。

數據增強：為了增加數據多樣性，通常對圖像進行數據增強，包括旋轉、縮放、翻轉等操作，有助于模型更好地泛化到各種情況下。

3.3 檢測結果的準確性與效率

YOLOv5 的特點是能夠快速準確地檢測到煤礦場景中的人員、設備和其他潛在危險因素，并提供與每個檢測結果相關的類別標簽和邊界框坐標供操作員迅速識別潛在隱患，采取措施以確保煤礦的安全性，如圖2 所示。

圖2 YOLOv5 實時檢測煤礦場景畫面

3.4 實際案例研究

為了驗證YOLOv5 在煤礦隱患檢測中的應用，進行了一項實際案例研究。首先從雙重預防系統中提取出近3 年的隱患排查圖片67.9 萬張，通過對各類隱患行為圖片素材的收集、標定、訓練，獲得相應算法，最終實現智能識別。通過對系統中隱患內容的分析，梳理出90 項常見隱患類型，部署了一個基于YOLOv5 的對象檢測系統在一個地下煤礦中，監測人員、設備和潛在的隱患。安監人員可通過攝像頭實時采集和上傳圖片兩種方式快速檢索出隱患類型。研究結果表明，YOLOv5 能夠快速、準確地檢測到目標，包括礦工、工具、設備故障等。實時監測系統通過警報通知操作員迅速采取行動，降低了事故風險。此外，通過對歷史數據的分析，識別出煤礦中一些長期存在的隱患，為改進安全管理提供了有力的依據。

綜上所述，YOLOv5 對象檢測技術在煤礦隱患檢測中的應用展現出顯著的能力，可以提高煤礦的安全性和生產效率。煤礦行業可以通過結合先進的技術和系統架構，更好地應對挑戰，確保礦工的安全，減少生產中的風險。

4 系統性能評估與優化

4.1 評估指標

為了確保煤礦隱患排查系統的高效性和準確性，需要定義一系列評估指標，以量化系統的性能。以下是一些常用的評估指標：

準確性（Accuracy）：是指系統正確檢測到的目標數量與總目標數量之比，是評估系統檢測準確性的重要指標。

召回率（Recall）：是指系統成功檢測到的目標數量與實際存在的目標數量之比，反映了系統對目標的檢測覆蓋范圍。

精確度（Precision）：是指系統正確檢測到的目標數量與系統總檢測到的目標數量之比，反映了系統檢測結果的準確性。

F1 分數（F1 Score）：是召回率和精確度的調和平均，它綜合了系統的檢測范圍和準確性[8,9]。

漏報率（False Negative Rate）：是指系統未檢測到的目標數量與實際存在的目標數量之比，反映了系統的遺漏情況。

誤報率（False Positive Rate）：指系統錯誤地檢測到的目標數量與系統總檢測到的目標數量之比，反映了系統的誤報情況。

4.2 結果分析

系統性能評估需要進行大規模的實驗和測試，以獲取足夠的數據來進行統計分析。在煤礦隱患排查系統中，我們對實際監測到的圖像和數據進行了評估，并對YOLOv5 的性能進行了分析。

首先，分析了檢測模型在各種煤礦場景下的準確性和效率。通過評估指標，能夠確定模型的整體性能以及在不同條件下的性能變化；研究了模型的實時性，確保能夠在高速環境中快速響應潛在的隱患。

其次，對系統的誤報率和漏報率進行了深入研究。通過分析誤報情況，可以識別出一些誤檢測的原因，例如灰塵、光線條件等。漏報情況的分析有助于找出可能遺漏的危險因素，從而采取措施改進系統。

4.3 優化策略

為了優化煤礦隱患排查系統的性能，采取了一系列策略：

數據集優化：不斷增加數據集的多樣性，包括不同照明條件、攝像頭角度、目標大小等，以提高模型的泛化能力。

模型參數調優：對YOLOv5 模型檢測性能進行優化，包括增加網絡層數、調整學習率等[10]。

硬件優化：升級傳感器設備，以提高圖像質量和傳輸速度，同時增強系統的穩定性。

實時性優化：優化算法和計算資源的分配，以確保系統在高速環境中快速響應。

反饋機制：引入用戶反饋機制，允許操作員標記誤檢測和漏報，以改進模型的性能。

通過這些優化策略，不斷改進系統性能，提高了準確性和效率，同時降低了誤報率和漏報率，使系統更適應復雜的煤礦環境，提高煤礦生產安全和效率。

5 安全性與隱私問題

5.1 數據隱私保護

在煤礦隱患排查系統中，數據隱私保護至關重要。系統采集到的圖像數據可能包含敏感信息，如礦工的面部識別和個人身份信息，以下是關于數據隱私保護的詳細內容：

數據加密：數據在采集、傳輸和存儲時應進行加密，以確保數據不會在未經授權的情況下被訪問。采用現代加密算法，如SSL/TLS 協議，以保護數據的機密性。

去標識化：對于采集到的圖像數據，需要進行去標識化處理，以去除任何可以用于識別個人身份的信息。這可以通過模糊化、遮擋或匿名化來實現。

數據訪問控制:建立強大的訪問控制機制，限制只有授權人員能夠訪問敏感數據。實現基于角色的訪問權限管理，確保數據只被有權的人員訪問。

數據保留策略:制定明確的數據保留策略，規定數據在何時、何地、以何種方式被銷毀。遵循數據保留法規，以減少數據泄露的風險。

5.2 系統安全性

系統的安全性是確保煤礦隱患排查系統不會受到潛在威脅的關鍵因素：

網絡安全：建立安全的網絡架構，使用防火墻和入侵檢測系統來保護系統免受網絡攻擊的威脅。及時更新網絡設備的漏洞和弱點。

數據備份和恢復：定期備份系統數據，以防止數據丟失或損壞。建立數據恢復計劃，以應對緊急情況。

身份驗證與授權：使用強密碼策略和多因素身份驗證來保護系統的訪問。對于操作員和管理員，建立嚴格的身份驗證和授權機制，以確保只有授權人員可以訪問系統。

安全培訓：為系統用戶提供安全培訓，如何辨別和處理潛在的安全威脅。提高用戶的安全意識，降低社會工程學攻擊的風險。

5.3 法規合規

在設計和操作煤礦隱患排查系統時，必須遵守數據隱私法規，如歐洲通用數據保護條例（GDPR）或國家相關的數據保護法律，確保數據的合法收集、存儲和處理；做到監管合規，與監管機構合作，定期審計系統的合規性；在倫理和社會責任上確保系統操作符合倫理原則和社會責任，避免濫用系統以損害個人隱私或煤礦工人的權益。

總之，安全性和隱私問題在煤礦隱患排查系統中至關重要。通過數據隱私保護、系統安全性和法規合規，系統可以保護煤礦工人的隱私，防止數據泄露和網絡攻擊，確保系統的合法運營。這些措施有助于提高系統的可信度和可接受性，為煤礦安全管理提供可靠的支持。

6 結果與討論

6.1 YOLOv5 在煤礦雙重預防隱患檢測中的效果

在本研究中，我們成功地將YOLOv5 對象檢測技術應用于煤礦隱患排查系統中，提高了煤礦的生產安全性。以下是對YOLOv5 在該系統中的效果的詳細討論：

檢測準確性：通過對不同場景的圖像數據進行測試，發現模型能夠快速、準確地檢測到礦工、設備和潛在危險因素。模型的精確度和召回率都表現出令人滿意的結果，系統能夠捕獲煤礦中的各種對象。

實時監測：YOLOv5 的高速檢測速度使系統能夠實時監測煤礦場景，快速響應潛在的隱患。

誤報率和漏報率：通過對誤報和漏報情況的深入分析，我們識別出一些可能影響檢測結果的因素，如光線條件和塵埃。然而，通過數據增強和模型優化，成功減少了誤報率和漏報率，提高了系統的穩定性和可靠性。

6.2 討論

在實際案例研究中，部署了基于YOLOv5 的煤礦隱患排查系統，并對其性能進行了全面評估。通過分析檢測結果、誤報和漏報情況，得出以下觀點：

快速響應能力：YOLOv5 的實時監測能力使系統迅速發現潛在隱患，降低煤礦事故風險。實驗結果表明，系統在不同場景下表現出色的響應速度。

誤報和漏報分析：通過不斷的將模型優化和數據增強是減少誤報和漏報的有效策略。

改善生產安全性：結合YOLOv5 對象檢測技術，隱患排查的準確性和工作效率得到了顯著提升，降低了事故風險，改善了整個生產環境的安全性。

6.3 展望與未來研究方向

當前技術的局限性：盡管YOLOv5 對象檢測技術在煤礦隱患排查系統中表現出出色的性能，但仍存在一些局限性，值得進一步研究和改進，以下是當前技術的局限性：

復雜場景的處理：煤礦環境復雜多變，包括塵埃、照明不足、高溫和高濕等因素。如何應對這些極端條件，提高模型的穩健性，是一個重要問題。

多模態數據融合：目前，煤礦隱患排查系統主要依賴于視覺數據。未來的研究方向之一是如何融合多種傳感器數據，如聲音、氣體濃度和溫度，以更全面地評估煤礦環境的安全性。

實時決策支持:現有系統主要依賴于安全管理人員的二次決策支持，但缺乏各系統實時聯動、監測和警報。未來的研究可以探索如何將數據分析和人工智能技術與決策支持系統集成，以提供更全面的安全管理。

6.4 潛在的改進和擴展方向

為克服當前技術的局限性，可以從以下改進和擴展方向：

多模態數據融合：開發多傳感器融合技術，將視覺數據與聲音、氣體濃度和其他傳感器數據相結合，以提供更全面的環境監測和隱患檢測。

自動化決策支持：利用機器學習和決策支持系統，開發能夠自動識別潛在危險并提供針對性建議的系統。這將減輕操作員的負擔，提高系統的實用性。

增強學習應用：將強化學習應用于煤礦安全管理，通過智能代理系統來監測和管理煤礦中的隱患。使系統能夠逐漸改進性能，適應不斷變化的環境。

云計算和邊緣計算：利用云計算和邊緣計算技術，將數據處理能力分布在云端和邊緣設備之間，提高系統的響應速度和可擴展性。

7 結 論

煤礦雙重預防隱患排查系統的發展和應用為煤礦安全管理帶來了顯著的進步。然而，仍有許多未來研究方向和潛在的改進機會，進一步提高系統的性能和適用性。通過不斷地探索新技術和方法，可以更好地提高隱患排查的準確性和識別效率，保護煤礦工人的安全，減少事故風險，提高生產效率，推動煤礦行業的可持續發展。