智能分析技术在煤矿井下钻场监控系统中的应用探究
智慧化安全监测系统在矿山采矿工程中的应用研究
智慧化安全监测系统在矿山采矿工程中的应用研究摘要：在我国国民经济发展中，矿产资源起着非常重要的作用。
然而，由于矿山采矿工程本身存在较多的安全隐患，如高空坠落、坍塌、爆炸、有害气体泄漏等，如果安全防范措施安排不当，将会引发安全事故。
但近年来，随着网络化、数字化、信息化技术的发展与应用，智慧矿山建设受到国家与社会的广泛关注。
通过智慧化安全监测系统，可以对矿山采矿工程的各项数据进行实时监测，并对数据特征进行统计分析，从而可以大大提高矿山开采过程的安全性，保障人员和设备的安全，推进矿山开采领域的科学、健康、可持续发展。
关键词：矿山；采矿；安全监测一、引言近年来，我国矿山采矿行业正在逐步向着智慧化升级。
国家在智慧矿山系统建设方面加强政策引导，鼓励矿山企业建立智慧化安防监测系统，实时监测矿山采矿工程的现场工况，并能够追溯查询出现问题的原因。
随着5G网络建设与普及，矿山企业的智慧化安防监测系统得到了快速的发展。
这些系统通过大数据技术、物联网技术、高清监控、传感器等多种手段实现对采矿现场的全方位监控，管理者可以实时了解采矿现场的最新动态，工作人员也能够随时掌握矿山采矿工程的相关信息，从而在保障矿山采矿工程安全的同时，提高矿山采矿效益，推进矿山智慧化与可持续发展。
二、矿山智慧安防监测系统概述（一）网络系统矿山智慧安防监测网络系统旨在通过技术手段提高矿山的安全性和监测能力。
该系统通常由多个组件和子系统构成，包括视频监控、传感器监测、数据分析和报警等功能[1]。
第一，视频监控。
矿山智慧安防监测网络系统使用摄像机和视频录像设备来实时监控矿区各个区域的情况。
这些摄像机可以覆盖关键区域、道路、生产设施以及入口出口等重要位置，确保对矿山进行全面监控。
第二，传感器监测。
系统中使用各种传感器设备来监测矿山的环境和生产参数。
例如，温度、湿度、气体浓度、地质变形等参数可以通过传感器实时采集和监测，以便及时发现异常情况和潜在风险。
第三，数据分析和报警。
人工智能在煤矿安全生产中的运用分析
人工智能在煤矿安全生产中的运用分析随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用。
在煤矿行业，人工智能技术的运用也日益成熟，为煤矿安全生产提供了新的保障。
本文将从人工智能在煤矿安全生产中的应用现状、存在的问题以及未来发展趋势等方面进行分析。
1. 智能监测系统一旦煤矿发生事故，及时的救援是至关重要的。
在这方面，人工智能技术也大有用武之地。
通过智能化救援装备和系统，可以对矿井内的瓦斯爆炸、顶板坍塌等情况进行智能识别和定位，提高救援效率和安全性。
3. 智能化设备除了监测和救援系统，人工智能技术在煤矿生产设备方面也有广泛的应用。
例如智能化采煤机、运输设备等，通过人工智能技术的运用，可以使这些设备更加智能化、自动化，减少人工操作，提高工作效率的同时降低事故风险。
以上种种，都展示了人工智能技术在煤矿安全生产中的丰富应用，为煤矿行业带来了巨大的改变。
二、存在的问题虽然人工智能技术在煤矿安全生产中的应用取得了一定成绩，但也不可避免地存在一些问题和挑战。
1. 技术成熟度目前，人工智能技术在煤矿行业的应用尚处于初级阶段，许多技术还不够成熟，存在着诸多不确定性。
尤其是在复杂的矿井环境中，各种因素的交织使得智能设备的稳定性和可靠性面临着较大的挑战。
2. 数据安全煤矿行业的数据量巨大，而这些数据对于智能系统的学习和决策至关重要。
随之而来的数据安全问题也一直困扰着人工智能技术的应用。
如何保障煤矿数据的安全、隐私，是当前急需解决的问题。
3. 人才匮乏人工智能技术的运用需要大量的技术研发和人才支持，而目前我国在这方面还存在着一定的不足。
在煤矿行业内，专业的人工智能技术人才更是稀缺。
缺乏足够的技术支持和人才储备，将制约人工智能技术在煤矿安全生产中的广泛应用。
以上问题的存在，为我们指明了今后在人工智能技术应用方面需要不断改进和突破的方向。
三、未来发展趋势在煤矿行业内，人工智能技术将不断从硬件设备、软件算法等方面进行创新和完善，提高智能设备的稳定性、可靠性和智能化水平。
煤矿矿井智能化监测技术研究与应用
煤矿矿井智能化监测技术研究与应用随着工业化进程的加快，煤矿作为我国能源产业的重要组成部分，发挥着不可替代的作用。
然而，煤矿生产过程中存在着许多安全隐患，尤其是矿井的安全问题一直备受关注。
为了保障矿工的生命安全和煤矿的可持续发展，煤矿矿井智能化监测技术的研究与应用显得尤为重要。
煤矿矿井智能化监测技术是指利用先进的传感器、通信、计算机等技术手段，对矿井内部的各项指标进行实时监测和数据分析，以便及时发现和预防矿井事故的发生。
这种技术不仅可以提高矿工的安全意识和自我保护能力，还可以提高矿井的生产效率和资源利用率。
首先，煤矿矿井智能化监测技术可以实时监测矿井内部的气体浓度。
煤矿矿井中常常会产生有害气体，如甲烷、硫化氢等，这些气体一旦超过安全范围，就会对矿工的生命安全造成威胁。
通过安装传感器和监测设备，可以实时监测矿井内部的气体浓度，并及时报警，提醒矿工采取相应的防护措施，避免事故的发生。
其次，煤矿矿井智能化监测技术还可以实时监测矿井的地质构造和岩层变形情况。
矿井地质构造和岩层变形是矿井事故的主要原因之一。
通过安装地质构造监测设备和岩层变形传感器，可以实时监测矿井的地质构造和岩层变形情况，并及时预警，采取相应的措施，保障矿工的生命安全。
此外，煤矿矿井智能化监测技术还可以实时监测矿井的温度、湿度和氧气含量等环境参数。
矿井环境参数的异常变化往往会引发矿井事故，通过实时监测和数据分析，可以及时发现环境参数的异常变化，并采取相应的措施，防止事故的发生。
最后，煤矿矿井智能化监测技术还可以实现对矿工的实时监测和定位。
通过佩戴智能传感器和定位设备，可以实时监测矿工的身体状况和位置信息，一旦发生事故，可以及时发现和救援，提高矿工的生命安全。
总之，煤矿矿井智能化监测技术的研究与应用对于提高煤矿生产安全和效率具有重要意义。
通过实时监测和数据分析，可以及时发现和预防矿井事故的发生，保障矿工的生命安全；同时，还可以提高矿井的生产效率和资源利用率，促进煤矿的可持续发展。
采矿工程中智能化技术的应用探索
采矿工程中智能化技术的应用探索在当今科技飞速发展的时代，智能化技术正逐渐渗透到各个领域，采矿工程也不例外。
采矿作为一项复杂且危险的工作，智能化技术的应用为其带来了新的机遇和变革，不仅提高了生产效率，还提升了安全性和资源利用率。
一、智能化技术在采矿工程中的应用现状（一）自动化采矿设备的广泛应用如今，自动化的采矿设备在矿山中越来越常见。
例如，无人驾驶的矿用卡车能够按照预设的路线在矿山中穿梭运输矿石，不仅降低了人工驾驶的风险，还能实现 24 小时不间断作业，大大提高了运输效率。
自动化的凿岩台车能够精准地在矿壁上钻孔，确保开采的精度和质量。
（二）智能化监测系统的运用通过在矿山中布置各种传感器，如压力传感器、位移传感器、温度传感器等，可以实时监测矿山的地质状况、设备运行状态以及环境参数。
这些数据被传输到中央控制系统，进行实时分析和处理，一旦发现异常情况，能够及时发出警报并采取相应的措施，有效预防事故的发生。
（三）智能通风与排水系统智能通风系统能够根据矿山内的空气质量和人员分布情况，自动调节通风量和通风方向，确保矿山内空气的新鲜和流通。
智能排水系统则可以根据水位的变化自动启动或停止排水设备，保障矿山不会因为积水而影响生产和安全。
二、智能化技术在采矿工程中的优势（一）提高生产效率智能化技术能够实现设备的自动化运行和优化调度，减少了人工操作的时间和失误，从而大大提高了采矿作业的效率。
例如，自动化的采掘设备能够根据矿石的分布和地质条件自动调整采掘参数，实现高效开采。
（二）增强安全性矿山作业环境复杂且危险，智能化技术可以通过实时监测和预警，及时发现潜在的安全隐患，并采取措施避免事故的发生。
同时，一些危险的工作可以由智能化设备代替人工完成，降低了人员伤亡的风险。
（三）优化资源利用智能化技术能够更精确地探测矿石的分布和品位，从而实现更合理的开采规划，减少资源的浪费。
同时，通过对开采过程的精细化控制，可以提高矿石的回收率，实现资源的最大化利用。
人工智能在煤矿安全生产中的运用分析
人工智能在煤矿安全生产中的运用分析随着科技的不断发展，人工智能逐渐渗透到各行各业，并在许多领域发挥着重要作用。
在煤矿安全生产中，人工智能的运用也逐渐成为关键因素，帮助煤矿提高生产效率、降低事故风险。
本文将分析人工智能在煤矿安全生产中的运用现状和未来发展趋势。
一、现状分析1. 人工智能在煤矿安全管理中的应用（1）智能巡检：借助人工智能技术，可以开发出智能巡检系统，通过机器学习和深度学习算法，实现对煤矿设备、作业区域等进行全面的巡检和监控，及时发现潜在风险和隐患，预防事故的发生。
（2）智能预警：通过对煤矿生产环境、设备运行状态等数据进行实时监测和分析，可以建立智能预警系统，及时发现异常情况，提前预警，降低事故发生的概率。
（3）智能决策：结合大数据分析和人工智能算法，可以对煤矿生产运营进行智能决策，优化生产计划和安全管理策略，提高生产效率的同时确保安全。
通过人工智能技术的应用，可以显著改善煤矿的安全生产状况。
智能巡检系统可以实现对煤矿设备和作业区域的全面监控，实时检测设备和环境的运行状态，大大提高了事故的预警和防范能力。
智能预警系统可以在事故发生前及时对异常情况进行监测和预警，有利于及时采取应对措施，避免事故的发生。
智能决策系统可以通过对大数据的分析，提出更加科学合理的安全管理方案，有助于降低矿井生产中的风险和隐患，保障煤矿安全稳定生产。
二、未来发展趋势1. 多元化智能技术的应用未来，在煤矿安全生产中，智能技术将呈现出多元化的应用趋势。
除了目前已经应用的智能巡检、智能预警和智能决策系统外，还可以结合虚拟现实技术、增强现实技术等多元化技术，进一步提升煤矿安全生产的水平。
通过虚拟现实技术，可以实现对煤矿生产场景的模拟和演练，提高员工的应急处置能力；通过增强现实技术，可以实现对矿井设备的远程操作和维护，降低工人的工作风险。
2. 智能化管理体系的建设未来，煤矿安全生产中将建设更加智能化的管理体系。
通过人工智能技术，可以实现对矿井全生产过程的信息化监控和管理，建立起智能化的安全生产管理体系，提高对煤矿安全生产的管控能力。
钻井作业中的智能控制与监测研究
钻井作业中的智能控制与监测研究随着能源需求的逐步增加，石油钻探作为一种重要的能源开采方式，近年来得到了广泛应用。
在这一领域中，钻井作业是最为核心的环节之一，而智能控制与监测技术的研究及应用对于钻井的高效性、安全性、环保性等方面都具有重要意义。
一、智能控制技术在钻井中的应用1.传统钻井作业存在的问题在传统的钻井作业中，很多工作的完成都需要人工操作，这种依靠人工劳动完成的方式往往会增加人力成本，降低工作效率，并且存在一定的安全隐患。
2.智能控制技术的应用针对传统钻井作业存在的问题，智能控制技术有望成为解决方案。
智能控制系统可以通过传感器等设备采集数据，进行自动化控制和优化，实现高效、安全、环保的作业目标。
在具体应用中，智能控制技术可以通过实时监测井下数据，自主地进行钻进/钻出操作，降低人工干预，提高生产率。
同时，通过对数据的分析，还可以自适应调整钻头的工作参数，以达到最优化的钻井效果。
二、智能监测技术在钻井中的应用1.传统钻井作业存在的问题在传统钻井作业中，钻井液与井下环境会产生较大的关联性，实时检测与沟通对于钻井作业的整体运行效果影响很大。
另外，钻井沉积物的残留和堵塞问题也是钻井作业中存在的难题。
2.智能监测技术的应用通过智能监测技术，可以实现对钻井作业中所需要的各种信息数据的实时采集和监测。
基于数据采集和处理结果，可以进一步通过数据的分析、处理和验证，对井下环境和物理状态进行基于模型的预测，拟定新的操作和措施，以协助钻井作业处理当前、最新的沉积物堵塞及其他相关问题。
比如说，通过智能监测系统，可以对钻井液的流量、流速、密度等参数进行实时监测和调整。
与此同时，还可以通过快速、精准的数据分析，预判井下环境对于钻井作业的各种限制条件，并根据预期的结果协助操作人员实现优化作业目标。
对于钻井作业中的一些与环保相关的问题，智能监测技术的应用也有非常明显的作用。
三、结论在钻井作业中，智能控制、监测技术的研究及应用，是一个长期性、系统性的问题。
人工智能在煤矿安全生产中的应用研究
人工智能在煤矿安全生产中的应用研究人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）被誉为21世纪最具潜力的前沿技术之一，其在煤矿安全生产中的应用也备受关注。
煤矿作为我国的主要能源产业之一，关系着国家经济和能源安全，因此煤矿安全生产始终是非常重要而且紧迫的问题。
而通过应用人工智能技术，可以提高煤矿生产效率同时降低生产中出现的安全事故。
一、人工智能在煤矿安全生产中的应用现状目前，人工智能在煤矿安全生产中已经得到了广泛的应用。
其中，智能监测系统是常用的一种技术，它可以监测煤矿内的气体浓度、地质构造、温度等数据，并将其实时反馈给煤矿的管理者和工作人员，以便及时采取相应的措施。
同时，人工智能还可以通过各种传感器、摄像头等设备，对煤矿内的人员和设备进行智能监测，实现人机交互和数据交换。
这些应用可以提高煤矿生产效率和安全生产水平，对降低矿井事故率和保障矿工的生命安全具有重要作用。
二、人工智能在煤矿中的应用研究趋势人工智能在煤矿中的应用研究正在不断深化和拓展。
其中，机器学习和深度学习技术是当前煤矿安全生产中最为先进的技术之一。
通过对大量的数据进行学习和分析，机器学习技术可以识别和预测煤矿安全事故的发生，同时还可以通过声音、图像等多种方式，对煤矿场景进行智能分析和评估。
深度学习技术则可以通过对大量的数据进行深度学习和分析，提高煤矿的自动化程度，解决煤矿场景中的复杂问题。
三、面临的挑战和应对策略然而，人工智能在煤矿应用中也面临着许多挑战。
首先，煤矿的场景比较特殊，需要面对多种复杂的工况，需要对技术进行不断的改进和创新。
其次，针对煤矿的人工智能技术应用，需要充分考虑数据的安全性和可靠性问题，防止对数据的滥用和泄露。
为了解决这些问题，需要提高人工智能应用技术的安全性和可靠性，并深入发掘人工智能技术的内在价值，加强人工智能技术的同时，不断完善相应的专业技能和管理能力，推动煤矿安全生产中的数字化、智能化和精益化进程，实现煤矿的高效生产和安全生产。
人工智能在煤矿安全生产中的运用分析
人工智能在煤矿安全生产中的运用分析【摘要】随着人工智能技术的不断发展，其在煤矿安全生产中的应用也日益受到重视。
本文围绕人工智能在煤矿安全生产领域的应用展开讨论，包括其在煤矿安全监测、事故预警、安全管理和事故调查等方面的作用。
通过分析人工智能在煤矿安全生产中的运用，可以有效提升煤矿安全水平，减少事故发生的可能性。
本文还对未来人工智能在煤矿安全生产中的发展方向进行了展望，强调了人工智能对煤矿安全的促进作用，并指出了人工智能在煤矿安全生产中的重要性。
通过本文的分析，人们可以更好地认识到人工智能技术在煤矿安全生产中的价值和潜力，为提升煤矿安全生产水平提供了重要的参考。
【关键词】关键词：人工智能、煤矿安全生产、监测、事故预警、安全管理、事故调查、前景展望、促进作用、发展方向。
1. 引言1.1 人工智能的发展背景人工智能的发展背景始于上个世纪五六十年代，随着计算机技术的发展和应用，人工智能逐渐成为一个独立的学科领域。
20世纪70年代，人工智能技术开始在图像识别、语音识别等领域得到应用。
80年代初，随着专家系统的兴起，人工智能技术在企业管理、医疗诊断等领域迅速发展。
90年代以后，随着大数据和云计算等技术的兴起，人工智能技术得到了更广泛的应用，如自然语言处理、机器学习、深度学习等领域取得了重大突破。
人工智能技术的不断进步和普及，为各行各业带来了巨大的改变和发展机遇。
在煤矿安全生产领域，人工智能技术正逐渐成为提高安全生产水平和降低事故风险的重要手段。
通过利用人工智能技术，可以实现对煤矿生产环境的实时监测、预警、管理和调查，从而及时发现潜在风险和问题，保障煤矿生产安全，有效防范和应对事故发生。
随着人工智能技术的不断推进，煤矿安全生产将迎来更加智能化、高效化和可持续发展的新阶段。
1.2 煤矿安全生产的重要性煤矿安全生产的重要性是毋庸置疑的。
煤矿作为国民经济的支柱产业，其安全生产关乎着国家经济发展和人民生命财产安全。
煤矿事故不仅会造成人员伤亡和财产损失，还会影响整个社会的稳定和发展。
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智能分析技术在煤矿井下钻场监控系统中的应用探究
摘要：传统的视频监控系统主要是由监控中心中视频显示、作业点视频采集及网络通信传输系统等设备构成，能够实时监测到重点作业位置的工况信息，为煤矿安全生产提供了良好的保障。
本文对智能分析技术在煤矿井下钻场监控系统中的应用进行分析，以供参考。
关键词：智能分析；煤矿井下；钻场监控
引言
改革开放以来，我国煤炭工业通过不断自主创新取得了长足的发展，煤炭开采经历从人工、机械化、自动化到初级智能化的转变，矿井生产规模、生产效率显著提升，我国相继建成上百个智能化工作面。
伴随着采煤方法与工艺的进步，高产高效矿井对地质保障程度的要求不断提高，煤矿井下坑道钻探作为保障煤矿安全高效生产的重要组成部分，在瓦斯高效抽采、顶板超前疏排水、底板隔水层注浆加固、井下隐蔽致灾地质因素探查等方面发挥了重要作用。
1智能视频监控系统的架构
智能视频监控系统主要由三部分组成:前端设备、传输网络和监控中心。
前端设备是系统的“视听器官”，包括摄像机、镜头、拾音器、防护罩等;传输网络是系统的“神经网络”，必须保证系统上下通畅，不受或少受干扰;监控中心是整个系统的“大脑”，包括视频服务器(DVS)、网络录像机(NVR)、视频内容分析单元(VCA)、中央管理平台(CMS)、存储设备、解码显示设备等。
智能视频监控系统采用全分布式结构，不受空间的限制，并具有抗干扰能力。
智能管理软件能够实现视频资源的管理、传输、调用、存储、报警等功能。
2智能分析技术在监控系统中的应用
智能分析式视频监控系统主要由采集装置、信息传输、监控、智能分析等部分构成。
其中采集装置需要安装在监控区域，全天候地传递数据信息，获取监控视频。
采集装置则通过多台摄像机和配电机箱等组成，因其安装在井下，需要使用本安或隔爆型矿用光纤摄像仪，其外壳必须防水、防尘、防腐，为不锈钢外壳，以适应煤尘爆炸及瓦斯爆炸等风险的作业环境。
传输系统主要是应用双绞线电缆传输技术，利用双绞线传输信号，双绞线有限距离不小于2km，上下行宽带可达20m，能有效解决钻场施工过程中移动性较强、维护烦琐、环境恶劣、光缆熔接困难等问题，且能确保数据传输的有效性和准确性，传输系统常由交换机及收发器等组成。
监控装置主要安装在地面调度室内，其功能是线上系统采集的视频监控信息及数据，接受智能分析装置检测、分析异常事件的数据和报警，分析处理异常数据，并存入数据库，以备查询和检索异常事件。
智能分析系统则主要由打钻监控、画面分析、智能识别及预警等部分构成。
3监控中心设计
3.1视频解码与图像显示
在智能视频监控系统中，视频的解码与图像显示是最终的环节，所有的视频图像在经历了编码、传输、存储之后，解码显示才是用户的最终应用界面。
大屏幕拼接显示系统，可以实现整屏画面任意分割、开窗漫游等拼控功能，目前已在大型项目中广泛应用。
根据显示单元的工作方式，主要有两种类型:LCD、LED平板显示单元拼接系统和DLP、激光等投影显示系
统。
其中，激光投影显示技术具有无拼接、更节能、色域宽等特点，将成为未来高端显示的
主流
3.2网络录像机(NVR)
网络录像机简称NVR，是智能视频监控系统的存储转发单元，与视频编码器或网络摄像
机配合工作，完成视频的录像、存储与转发。
网络录像机是真正的数字化、网络化的系统，
具有良好的集成能力，无论在视频的互联互通方面，还是与其他的安防子系统的融合上，都
比较灵活方便存储空间计算:每路视频存储容量(TB)=[视频码流(Mb)×60s×60min×24h×存储天数/8]/1024/1024。
总存储容量=每路码流大小×总路数×总存储时间近几年已开始推广应用H.265
编码标准，H.265编码标准极大缓解了高清视频流传输的网络带宽压力，同等的画面质量仅
需要H.264编码标准带宽的一半，也节省了存储空间。
4智能化定向钻探技术发展路径
4.1自动化定向钻机集成控制
煤矿井下自动化定向钻机是实现自动化定向钻进的核心装备，通过自动化控制技术与电
液比例控制技术、传感器检测技术、网络通讯技术、可视化监测技术、防爆控制设计技术的
深度融合和高效集成，实现井下自动装卸钻杆、自动钻进、自主调节、远程控制等功能，同
时能满足爆炸性气体环境、封闭受限空间作业环境和复杂多样地质环境下作业要求。
自动化
定向钻机将在防突、探放水和防冲钻孔施工中发挥关键作用，可将施工人员从危险作业环境
和繁重劳动中解放出来。
4.2基于预定轨迹的高精度导向钻进技术
结合煤矿井下旋转导向钻进与地质导向钻进的优势进行钻孔轨迹的高精度导向控制是自
动化定向钻进的显著特征。
旋转导向钻进可实现钻孔轨迹的随钻测量和控制，能够在钻杆柱
旋转状态下连续和实时调控井眼轨迹，确保实钻轨迹与预定轨迹在偏差范围内，具有钻进效
率高、轨迹平滑、延伸能力强、孔内清洁度高的优势，可满足井下超长和超大直径定向钻孔
施工需要。
地质导向钻进可实现地质参数的实时测量与地层评价，它是以随钻测量地质信息
为基础，通过不断修正和精确控制钻孔轨迹命中目标，实现最优化导向钻进。
5智能化定向钻探关键技术
智能化定向钻探是煤矿井下坑道钻探的高级阶段。
目前，煤矿井下随钻测量定向钻进技
术与装备在中硬煤层、碎软煤层、复杂顶底板岩层取得了较好的应用效果。
但由于煤矿井下
特殊作业环境及现阶段技术发展水平的限制，距离实现智能化定向钻探还有相当长的路程要走。
实现自动化定向钻探是进行智能化定向钻探的关键，目前亟需在以下核心技术方面取得
突破：①自动化定向钻机研制；②旋转导向钻进技技术；③地质导向钻进技术；④随钻地
质信息三维动态建模技术；⑤智能化钻探数据库；⑥钻孔事故预防与处理技术。
6钻场视频监控智能分析的实现及其预警技术分析
智能分析预警主要是针对钻场视频监控区物体出现的异常扭曲、位移等状况进行快速识
别及自动预警。
这种识别及预警较为主动，能够及时捕捉到视频内容中异常变化，调度管理
者能够在室内有效监测到异常情况发生的位置，有效地弥补了传统监控系统的缺陷。
智能预
警技术主要包括检测异常、设置动态区域、图像清晰化过滤及芯片嵌入等技术。
系统采集到
预设区域作为监测重点，该区域内画面如果发生异常变化，该视觉分析系统便会感知，在对
光线变化干扰排除后进行识别检测，从而提高了检测的准确性和可靠性。
同时，应用设置动
态区域的技术重新设置监测区域，并对其进行检测扫描。
此外，由于阴影遮挡、光线变化及
采集设备抖动等因素的干扰，会给监控视频清晰度带来影响，为此应对其进行过滤，以提高
识别及检测的准确性和可靠性。
当然，若要确保智能预警系统的稳定还需要应用嵌入式技术。
如果井下作业环境恶劣，系统软件受到外界的干扰就较大，而应用小巧的嵌入式芯片则能够有效地弥补此不足，提高系统的稳定性。
结束语
综上所述，煤矿井下智能化定向钻探不是将地面已有的成熟钻探技术装备应用于井下钻探，它是一个涉及多学科领域的系统工程，具有显著的独立性和特殊性。
参考文献
[1]傅芃瑞.视频监控与智能分析在环保系统中的应用研究[J].无线互联科
技,2020,17(01):164-166.
[2]李千登,钻井作业典型违章行为视频监控智能分析技术研究[J].工业安全与环
保,2019,45(12):46-49.
[3]李琰,王斌.智能分析技术在视频监控系统中的集成应用[J].电子技术与软件工
程,2018(02):98.
[4]黄新波.输电线路视频监控智能分析专家系统关键技术设计[J].中国电力,2018,51(01):90-96.。