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矿山安全全观感知技术：多源数据融合与实时监控探究
目录
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3主要研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.4技术路线与结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
矿山安全感知环境分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1矿山作业环境特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2矿山主要安全风险识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3传统监测技术的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
多源数据融合理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.1数据融合的基本概念与层次．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.2数据融合的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.3适用于矿山环境的数据融合模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
矿山多源感知数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.1传感器网络部署策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.2多源数据类型与特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.3数据传输与初步处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
基于融合的矿山安全态势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.1异常模式识别与检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.2安全风险关联分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
5.3安全态势评估模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
矿山安全实时监控系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
6.1系统总体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
6.2数据融合与态势感知引擎．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
6.3可视化与预警发布子系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
系统实现与实验验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
7.1关键技术模块实现细节．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
7.2实验平台搭建与数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
7.3系统功能与性能测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
7.4应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
8.1研究工作总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
8.2技术创新点与价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
8.3未来研究方向与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
1.内容概括
1.1研究背景与意义
随着矿业经济的持续发展与资源需求的不断增长，矿山作业环境日益复杂，安全风险也随之提升。传统矿山安全管理模式在应对突发事故、实时监测环境变化等方面存在局限性，例如依赖人工巡查导致信息滞后、监测手段单一难以全面覆盖潜在危险区域等问题。近年来，物联网、大数据与人工智能等新兴技术的快速普及为矿山安全监管提供了新的技术支撑。多源数据融合技术的引入能够整合来自不同传感器的监测信息，而实时监控系统的建设则实现了对矿山环境的动态跟踪与预警
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