DB14-T 2814-2023 井工煤礦智能識(shí)別系統(tǒng)建設(shè)規(guī)范

73.040

98

14 DB14/T

2814—2023Specification

for

the

construction

of

intelligent

systemsfor

underground

coal

mines 山西省市場(chǎng)監(jiān)督管理局??發(fā)

布DB14/T

28142023

II

11

1210

13

..........................................................14

....................................................16DB14/T

2023 本文件按照GB/T

1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則

第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定IIDB14/T

28142023

GB/T

3836.1

GB/T

3836.2

GB/T

GB/T

GB/T

GB/T

34960.5

GB

GB/T

GB/T

IOU兩個(gè)區(qū)域重疊的部分除以兩個(gè)區(qū)域的集合部分得出的結(jié)果。

function描述模型的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差距大小。

recall正確的目標(biāo)被識(shí)別全的程度。公式為：識(shí)別出正確的目標(biāo)/圖像中所有正確的目標(biāo)。

intelligent

recognition

system

for

underground

coal

DB14/T

2023

data

into

the

data

34960.5-2018，定義3.3]

data

governance

35295-2017，定義2.1.43]

deep

learning

API：應(yīng)用程序接口（Application

Programming

CPU：中央處理器（Central

Processing

GPU：圖形處理器（Graphics

Processing

JSON：JavaScript

Object

mAP：所有類標(biāo)簽的平均精確率（Mean

Average

MQ：消息隊(duì)列（Message

RESTful：一種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序的設(shè)計(jì)風(fēng)格和開(kāi)發(fā)方式（Representational

RTSP：實(shí)時(shí)流傳輸協(xié)議（Real

Time

TOPS：處理器運(yùn)算能力單位（Tera

Operations

Per

層應(yīng)用提供監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)感知及識(shí)別視頻數(shù)據(jù)源。攝像機(jī)安裝見(jiàn)附錄A。DB14/T

28142023圖1

圖2

a)

b)

3D

GIS

DB14/T

2023c)

統(tǒng)宜與煤安全監(jiān)控煤礦井下員定位、礦圖像監(jiān)、各類自化控制等統(tǒng)有機(jī)融d)

e)

統(tǒng)應(yīng)支持別場(chǎng)景擴(kuò)、識(shí)別結(jié)共享、誤別和漏識(shí)結(jié)果自動(dòng)饋、模型學(xué)習(xí)自優(yōu)f)

g)

a)

知場(chǎng)景管：感知場(chǎng)是感知元模型深度合的集合，是煤礦頻監(jiān)測(cè)點(diǎn)“智能監(jiān)

AI

b)

能分析設(shè)管理：智分析設(shè)備理可對(duì)是能識(shí)別系所需資源理的能力可對(duì)推理

模型使用者可通過(guò)在模型市場(chǎng)檢索模型并確定模型功能和效果滿足使用需求時(shí)。應(yīng)提供CDN緩存的可根據(jù)視頻內(nèi)容智能識(shí)別場(chǎng)景，推薦監(jiān)測(cè)點(diǎn)并與場(chǎng)景關(guān)聯(lián)，可基于監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行模型參數(shù)微調(diào)(自定

動(dòng)端或語(yǔ)音廣播或聲光電報(bào)警設(shè)備提醒崗位操作人員。DB14/T

28142023

a)

b)

1)

統(tǒng)能夠識(shí)到人員不全行為、備異常狀時(shí)，聯(lián)動(dòng)場(chǎng)語(yǔ)廣播進(jìn)行警，提醒員終止不全行為，提醒附近域人員對(duì)備異常狀進(jìn)行理，同時(shí)警信

2)

統(tǒng)按照煤組織架構(gòu)崗位職責(zé)將報(bào)警信推送到對(duì)的區(qū)安全管理員以及分領(lǐng)導(dǎo)，提其及時(shí)處。根據(jù)不同的警級(jí)別、同場(chǎng)景的置相應(yīng)的作流、業(yè)c)

持按報(bào)警級(jí)別、報(bào)警地點(diǎn)、報(bào)警起始時(shí)間等維度進(jìn)行查詢展示，支持升序/降序排列，支持查d)

移動(dòng)App應(yīng)包含實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、預(yù)警信息推送、崗位風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)可視化管控等功能。工作人員通過(guò)移警信息并處理，同時(shí)應(yīng)支持處置結(jié)果上傳；移動(dòng)App應(yīng)支持作業(yè)流程標(biāo)準(zhǔn)化指引，規(guī)范人員作業(yè)流程，

DB14/T

2023湖應(yīng)滿足將需要標(biāo)注的特定視頻轉(zhuǎn)換為圖片集進(jìn)行存儲(chǔ)的場(chǎng)景。

據(jù)結(jié)構(gòu)化處理成圖片、支持圖片按視頻標(biāo)簽規(guī)則合成視頻。

支持頻數(shù)通過(guò)口共和數(shù)轉(zhuǎn)發(fā)兩種方式數(shù)據(jù)產(chǎn)以務(wù)的式輸給煤智能

a)

本數(shù)據(jù)采：應(yīng)具備據(jù)手動(dòng)上和自動(dòng)采功能，為型標(biāo)注、練和測(cè)試供數(shù)據(jù)基

1)

2)

AI法自動(dòng)剔無(wú)效和重?cái)?shù)據(jù)，定上傳到后系統(tǒng)素材。當(dāng)戶觸發(fā)誤漏）識(shí)別b)

據(jù)處理功：應(yīng)具備據(jù)處理能，通過(guò)多數(shù)據(jù)預(yù)處算法，從量的、雜無(wú)章的、以理解的據(jù)中抽取成有價(jià)值有意義的據(jù)，用于型的訓(xùn)練驗(yàn)證。包下列

1)

AI

合法數(shù)據(jù)如圖片的字、路徑后綴名不足訓(xùn)練要，或片視頻損、無(wú)法解2)

據(jù)清洗：數(shù)據(jù)校驗(yàn)基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)進(jìn)行致性檢查處理些無(wú)效值例如去除3)

AI

數(shù)據(jù)，重?cái)?shù)據(jù)對(duì)模精度提升沒(méi)有太大用，反而要花很多時(shí)間其進(jìn)行標(biāo)4)

c)

據(jù)標(biāo)注功：應(yīng)具有上標(biāo)注功，屏蔽各標(biāo)注工具來(lái)的差異降低標(biāo)注本，包括不限圖像分類、體檢測(cè)、例分割、音識(shí)別、文本類等標(biāo)注型。含下

1)

2)

注質(zhì)量評(píng)：自動(dòng)評(píng)標(biāo)注任務(wù)成質(zhì)量，不符合質(zhì)要求數(shù)據(jù)（不用于模型3)

4)

隊(duì)標(biāo)注：過(guò)將數(shù)據(jù)在線共享團(tuán)隊(duì)成員實(shí)現(xiàn)多人工標(biāo)數(shù)據(jù)并匯數(shù)據(jù)訓(xùn)練DB14/T

281420235)

AI

6)

本管理：數(shù)據(jù)集進(jìn)記錄和管，生成對(duì)版本數(shù)據(jù)，讓法工程和注工程師d)

據(jù)市場(chǎng)功：應(yīng)建設(shè)據(jù)共享交平臺(tái)，通共享數(shù)據(jù)式，最大度復(fù)用已數(shù)據(jù)集，

1)

式轉(zhuǎn)換：用一種標(biāo)方式進(jìn)行注的數(shù)據(jù)可以經(jīng)過(guò)種格的存儲(chǔ)轉(zhuǎn)，從而適2)

簽檢索：共享數(shù)據(jù)換平臺(tái)中快速定位含指定標(biāo)的標(biāo)數(shù)據(jù)，人篩選后直3)

4)

數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)礦山特征共享，提升資源利用率以及模型泛化能力。

a)

1)

練算法管：應(yīng)具有練算法創(chuàng)、開(kāi)發(fā)、改、刪除能，括但不限體檢測(cè)、例分割、音識(shí)別、數(shù)據(jù)分析知識(shí)圖譜類型的訓(xùn)算法用戶在模訓(xùn)練時(shí)，2)

理算法管：應(yīng)具有理算法創(chuàng)、開(kāi)發(fā)、改、刪除能，括但不限體檢測(cè)、例分割、音識(shí)別、數(shù)據(jù)分析知識(shí)圖譜類型的推算法在模型手構(gòu)建時(shí)，擇算法，改少量推參數(shù)和權(quán)文件，即進(jìn)行識(shí)別型手構(gòu)建。在型自動(dòng)構(gòu)3)

務(wù)模型算管理：應(yīng)有業(yè)務(wù)模算法創(chuàng)建開(kāi)發(fā)、修、刪、共享功。業(yè)務(wù)模算法是依推理算法出，結(jié)合體場(chǎng)景輸具有業(yè)務(wù)義的法。算法程師將開(kāi)b)

1)

景創(chuàng)建：法開(kāi)發(fā)人新增場(chǎng)景包括該場(chǎng)需要標(biāo)注對(duì)象標(biāo)注實(shí)例片、標(biāo)注例視頻和片、標(biāo)注象指南、景關(guān)聯(lián)的務(wù)模型算，以在相同場(chǎng)的大規(guī)模2)

景修改：法開(kāi)發(fā)人對(duì)自己創(chuàng)場(chǎng)景進(jìn)行改，包括增或除該場(chǎng)景要標(biāo)注的3)

4)

景共享：法開(kāi)發(fā)人對(duì)自己創(chuàng)的場(chǎng)景進(jìn)共享，可對(duì)全用戶共享也可對(duì)特c)

DB14/T

20231)

Docker

傳、修改刪除功能鏡像使用可在線拉鏡像用于型在訓(xùn)練，也離線下載2)

Docker

傳、修改刪除功能鏡像使用可在線拉鏡像用于型推，也可離下載鏡像d)

1)

AI

智能匹配可視化訓(xùn)過(guò)程展示訓(xùn)練結(jié)果試評(píng)估功。用可實(shí)時(shí)查重疊度、損失函數(shù)值、召回率、mAP

2)

3)

型驗(yàn)證：于訓(xùn)練作，選取需測(cè)試的權(quán)區(qū)間的權(quán)文件，關(guān)待測(cè)的歷史視或?qū)崟r(shí)視流進(jìn)行測(cè)，并對(duì)測(cè)結(jié)果進(jìn)行示。法人員根測(cè)試結(jié)果斷本次訓(xùn)練是否有效；4)

型增量訓(xùn)練：模型識(shí)別果欠佳時(shí)在原有訓(xùn)任務(wù)基礎(chǔ)，通過(guò)增數(shù)據(jù)集或5)

業(yè)保存與享：型訓(xùn)練或驗(yàn)證，算法開(kāi)發(fā)人可以選擇重文件進(jìn)保存，并6)

模型轉(zhuǎn)換：基于

GPU

服務(wù)器訓(xùn)練出的模型，自動(dòng)進(jìn)行蒸餾、量化、壓縮和轉(zhuǎn)換。轉(zhuǎn)換后e)

1)

AI

2)

自動(dòng)構(gòu)建：面向

AI

零基礎(chǔ)人員，基于已有煤礦

AI

場(chǎng)景，“傻瓜式”標(biāo)注樣本，基于場(chǎng)預(yù)訓(xùn)練模一鍵完成型的訓(xùn)練評(píng)估和最選取。自完成不同硬件轉(zhuǎn)換、量f)

a)

b)

康診斷功：應(yīng)對(duì)識(shí)率較低模，在一段間內(nèi)的識(shí)結(jié)果數(shù)據(jù)運(yùn)維監(jiān)測(cè)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)c)

化決策功：應(yīng)基于型推理的史數(shù)據(jù)和型運(yùn)行環(huán)歷史數(shù)據(jù)深度挖掘型和數(shù)據(jù)值，分析景中目標(biāo)現(xiàn)的規(guī)律數(shù)量，以運(yùn)行環(huán)境據(jù)對(duì)識(shí)別的影響因，為模型d)

營(yíng)分析功：應(yīng)從場(chǎng)、模型、據(jù)、設(shè)備用戶維度通過(guò)可視的圖表，析和展示10DB14/T

28142023

移動(dòng)端等多端不同類型消息的推送及展示。系統(tǒng)應(yīng)提供豐富的API接口，供業(yè)務(wù)發(fā)送、獲取、處理不同

API

11DB14/T

2023表1

a)

30

b)

c)

d)

30

e)

接口、DSL

f)

400

g)

a)

用服務(wù)器模型訓(xùn)練務(wù)器、模推理服務(wù)、流媒體務(wù)器、硬錄像機(jī)、換機(jī)應(yīng)安b)

c)

a)

b)

c)

5%；d)

5%；e)

100

12DB14/T

2814202310

a)

統(tǒng)安系統(tǒng)安全建設(shè)應(yīng)敏感數(shù)據(jù)密、用戶錄、安全驗(yàn)、密碼略、賬戶定、安全審計(jì)等方面進(jìn)行要求。b)

28181、GB/T

GB/T

22239、GB/T

c)

d)

CPU、內(nèi)存、任務(wù)處理、輸入輸出等設(shè)備運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)視和管理，保管好運(yùn)行日志；發(fā)現(xiàn)問(wèn)題及時(shí)處13DB14/T

2023

A.1

a)

攝像機(jī)應(yīng)選擇在面向人員、車(chē)輛行進(jìn)方向正面安裝，采集對(duì)象區(qū)域視場(chǎng)空間不宜過(guò)大；b)

采集對(duì)象區(qū)域光線較暗可適當(dāng)調(diào)大光圈，應(yīng)避免密集粉塵遮擋采集對(duì)象；c)

安裝視頻采集設(shè)備采用超低照度攝像機(jī)，最低照度達(dá)

0.001Lux，即使在井下比較昏暗的環(huán)境部分井上區(qū)域需夜間進(jìn)行拍攝時(shí)需要有背光補(bǔ)償。對(duì)強(qiáng)光抑制效果要好；d)

視頻圖像采集設(shè)備仰俯角度和安裝高度范圍，采集設(shè)備光軸與水平線俯仰角度宜在

15～40

45A.2

距采集對(duì)象實(shí)測(cè)距離L和安裝高度H1遵照公式(A.1)或公式(A.2)：－H距采集對(duì)象實(shí)測(cè)距離L和俯仰角度A一定時(shí)，安裝高度H=HtanA焦距f滿足公式(A.3)：f=(LA.3

某煤礦井口入井區(qū)域，欲面向人員行進(jìn)方向安裝人臉識(shí)別視頻圖像采集設(shè)備，選擇安裝距離L和鏡頭焦距f為多少能滿足人臉識(shí)別要求。A.4

14DB14/T

28142023

H1

15

4000mm

6000mm，

測(cè)算為（60～70）mm；

1/3

GA/T922.2-2011

3730mm

2500mm

1/3

2000mm2000mm

15識(shí)別場(chǎng)景協(xié)同聯(lián)動(dòng)方式10111213141516171819202122232