一、背景需求
随着智慧矿山建设的不断深入,诸如煤矿机器人应用、视频安全行为识别、大数据AI灾害预警、基于AR的远程智能控制以及高精度物探的透明工作面自动开采等前沿应用场景正逐步成为现实。这些应用场景对工业系统的智能检测、控制、执行提出了毫秒级的实时性要求,同时,设备安全、网络安全、数据安全及应用安全的防护难度也随之显著提升。
传统上,我们依赖于集中式数据处理的云计算架构,即数据先传输至远端云中心进行分析处理,再将结果回传至用户端。然而,面对智慧矿山中的海量数据回传需求,这一模式逐渐暴露出三大核心问题:
1)核心网带宽压力巨大,难以承载日益增长的数据传输量;
2)数据回传和集中处理造成的时延,严重影响了现场智能控制的可靠性和稳定性;
3)是工控数据传输的安全性问题日益凸显,难以得到有效解决。
二、技术应用
为了应对这些挑战,边缘计算作为一种新型网络架构应运而生。它部署在近数据源一侧,融合了网络、计算、存储和应用,能够实现敏捷联接、就近服务发布、实时分析计算和安全隐私保护等关键功能,对云计算形成有力补充。通过边缘计算,我们可以大幅减少数据回传云端的量,从而降低响应时延和带宽消耗,减轻云中心的压力。
然而,单一的边缘计算方案也面临着其局限性。它无法满足矿井各系统的全覆盖需求,以及与云端协同处理和高安全性等复杂要求。因此,我们需要探索一种结合了边缘计算和云计算优势的混合架构,以实现智慧矿山中的高效、安全、实时的数据处理和控制。这种混合架构将能够充分利用边缘计算的实时性和云计算的强大数据处理能力,共同推动智慧矿山的可持续发展。
边缘AI技术在智慧矿山一体机中的应用尤为关键。边缘计算作为一种在数字化、智能化进程中扮演重要角色的支撑技术,通过低时延和高带宽的优势,能够实时处理和分析矿山现场的数据。智慧矿山一体机通过集成边缘AI技术,实现了信息的自动化采集、处理和推送,具备智能控制技术和物联网监控能力,确保矿山安全事故的及时预警和预防。
1)实时监测与预警:值班空岗睡岗识别智慧矿山一体机通过部署在边缘侧的AI模型,能够实时监测矿山生产环境、设备和人员的状态。例如,利用传感器和视频监控技术,一体机能够及时发现安全隐患,并通过智能算法进行风险预判,触发预警机制,降低事故发生率。
2)设备维护与故障预测:通过物联网技术,智慧矿山一体机能够实时监测设备的运行状态,利用机器学习算法进行故障预测和预防性维护。这不仅可以减少设备的停机时间,还能提高设备的利用率和寿命,降低维护成本。
三、智慧矿山一体介绍
智慧矿山一体机是一款专为矿山场景设计的智能化设备,以防范化解重大安全风险为主线,充分发挥边缘侧视频智能识别技术优势。它提供安全监管、设备监测、灾害预警等智能化能力,完全符合矿山场景视频智能化建设技术指导书要求及验收标准。
1)智慧矿山一体机采用国产最新高算力NPU智能芯片,具备服务器级别的算力性能,扩展性强,最高可达768T;
2)它集成了高精度AI智能算法与视频智能化综合管理平台,能智能识别和精准研判出矿山人员不安全行为、设备不安全状态、环境不安全因素;
3)它还具备数据融合分析、风险预判管控、分级预警报警、设备联动控制、智能辅助决策等功能,满足矿山生产安全保障及监管需求,进一步提升矿山智能化安全生产水平。
结合煤矿智能化建设的现状,斜井人员进出识别智慧矿山一体机成为智慧矿山基础架构的一个高效解决方案。通过边缘云技术的部署,智慧矿山将能够实现对海量数据的实时处理与分析,提升矿山的智能化水平,提高生产效率,降低运营成本,并为矿山的安全生产提供有力保障。
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