煤矿安全生产始终是煤炭工业发展的生命线。在众多安全隐患中，井下火灾因其突发性强、蔓延迅速、后果严重而备受关注。传统的井下火灾监测手段多依赖温度传感器、烟雾探测器等点式监测设备，存在监测盲区大、响应滞后等局限。近年来，随着人工智能与计算机视觉技术的快速发展，“AI摄像机+火源识别算法”的新型监测方案开始在煤矿井下应用，为早期火灾预警提供了新的可能性。

一：井下火源监测的传统挑战
煤矿井下环境极其复杂。巷道纵横交错，采掘工作面空间狭窄，空气中粉尘浓度高，光照条件差且依赖人工照明。此外，井下存在大量机械设备、电缆等潜在点火源，而木材支护、皮带、煤尘本身又为可燃物。传统监测方式主要存在以下问题：
1.覆盖有限：点式传感器只能保护固定点位，无法实现大面积、连续性监测。
2.误报漏报：粉尘、水雾、设备热源等干扰易导致误报；而对缓慢阴燃或局部突然起火，响应可能不及时。
3.定位困难：难以准确判断火源的具体位置和蔓延趋势。
4.维护成本高：井下传感器分布广泛，布线复杂，维护工作量巨大。

二：AI视觉监测技术的核心原理

AI视觉火源监测系统主要由前端防爆AI摄像机和后端智能分析平台（或边缘计算设备）构成，其核心在于火源识别算法。
1.前端感知：防爆AI摄像机
这些并非普通摄像头，而是经过特殊防爆认证，能适应井下高瓦斯、高粉尘环境的工业级设备。它们具备广角监控、强光抑制、红外夜视等功能，确保在恶劣光学条件下也能采集到相对清晰的视频流。
2.核心引擎：火源识别算法
算法通常基于深度学习模型，其技术路径主要包括：
特征学习：通过大量标注的火焰、火花、高温物体（如过热的轴承、电缆接头）图像数据训练模型，使其能学习火焰的颜色（从可见光到红外波段）、形状的动态变化（闪烁、跳动）、纹理以及烟雾的扩散特征。
多维度分析：不仅仅分析单帧图像，更注重对连续视频帧的时序分析。真实的火焰具有独特的运动特性，这有助于区分电焊火花、矿灯光斑等固定或规则移动的干扰光源。
环境适应性训练：针对井下弥漫性粉尘对图像造成的模糊、遮挡效应，算法需进行针对性优化和训练，提高在低能见度下的识别鲁棒性。
红外融合应用：部分高端系统会结合可见光与热成像双光摄像机。热成像可以直观显示温度异常区域，通过与可见光视频的智能融合，能更早、更准确地发现潜在热源，即使其尚未产生明火。

三：系统应用与部署方式

在实际部署中，系统通常采用“边缘+中心”的架构：
关键点位部署：在皮带运输机头机尾、机电硐室、油液存放点、采掘工作面进回风口、易燃材料堆放处等火灾风险较高的区域，安装防爆AI摄像机。
边缘侧实时分析：视频数据可在接入防爆壳体内的边缘计算单元或就近的井下边缘服务器上进行实时分析。这减少了数据传输量，降低了网络依赖，实现了毫秒级到秒级的快速预警。
多级报警联动：一旦算法识别出疑似火源或温度异常，系统会立即触发多级响应：
本地报警：在事发区域发出声光警报，提醒现场人员。
上传中心：将报警信息（包含视频截图、位置、时间）上传至地面安全生产调度指挥中心。
联动控制：可与现有的灭火系统（如自动喷淋、注氮）进行联动，为自动或远程手动启动灭火措施提供关键信息。
平台可视化监控：地面指挥中心的大屏上，可实时查看各监测点视频，报警点位在地图上高亮显示，并弹出实时画面，方便值班人员快速确认和决策。

四：应用价值与实测效果

根据一些试点煤矿的应用反馈，该技术方案展现出显著优势：
1.预警关口前移：能够识别肉眼难以察觉的小火花或初期阴燃产生的微弱烟雾，实现“早发现、早预警”，争取宝贵的应急处置时间。
2.监测范围革命性扩大：一台摄像机的监测范围远大于数个点式传感器，实现面状监测，减少盲区。
3.精准定位与可视化：报警时直接关联视频画面和具体位置，指挥人员能直观掌握现场情况，提升指挥效率。
4.降低误报率：通过AI算法的持续学习和优化，能够有效区分生产作业中的正常火花（如截齿切割岩石）与异常危险火源，误报率较传统烟雾传感器有所降低。
5.智能化运维：系统可自动记录报警事件，生成分析报表，帮助安全管理人员分析隐患规律，优化防火重点。

五：面临的挑战

尽管前景广阔，但该技术在实际落地中仍面临挑战：
极端环境适应性：在井下高强度粉尘完全遮蔽镜头、剧烈振动或水汽干扰时，图像质量下降可能影响算法精度。
算法泛化能力：不同矿区的井下环境、设备、作业流程存在差异，算法需要具备良好的泛化能力或支持本地化快速微调。
系统可靠性：必须确保在井下复杂电磁环境和长时间连续运行下的系统稳定与可靠。
成本与标准：高性能防爆AI设备和系统的初期投入较高，且行业尚需完善统一的技术标准和测试规范。

“AI摄像机+火源识别算法”在煤矿井下的应用，标志着火灾监测从传统的离散点式感知，迈向智能化的连续视觉感知新阶段。它并非要完全取代现有传感器，而是作为一种强大的补充和增强手段，共同构建起更立体、更灵敏、更智能的井下火灾防控体系。