煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发利用深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、采掘（剥）、运 输、通风、洗选、安全保障、经营管理等过程的智能化运行，对于提升煤矿安全生产水平、保障煤炭稳定供应，具有重要意义。
针对煤矿智能化发展建设，核音智言提出“数据湖+数字孪生”的理念。数据湖层面就是在系统底层，打通煤矿各个烟囱式的信息化系统，构建数据湖，再结合煤矿各项业务，使各个原本独立的系统重新焕发功效，联动起来，创造更大的价值。数字孪生层面，就是开发场景应用，先实体数字化，再进行数字孪生，将井下事物一比一还原，矿上操作，矿下执行，大大推进了生产自动化，减少了一线人员数量。达到安全生产作业。在这种理念下，我们融合各种系统，贴合客户业务，最终推出了具有5大中心的煤矿管控平台。
数字孪生：是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。
数据湖：是一个大的储存库，无需对原始数据进行处理，她可以对不同结构的数据，以原始状态照单全收。主要应用于打通各个烟囱式的信息系统，统一存储系统数据，在此架构上，再通过加工清洗数据为各个应用提供服务。
决策支持中心
以深挖数据湖数据价值为目的，在深度调研各个部门的业务后，实现1+1>2的效果；
综合监控中心
融合现有场景实际情况，并对各个场景进行重新构建，物理设备与数字孪生相结合，达到井下一切信息均可视化的效果；
智能作业中心
让业务流更短，让工作成本更低，让每个人都是信息系统中的创造着，随时创造每一个数据，每一个数据经过分析，加工，又会有新的价值;
系统管理中心
具有账号管理、角色权限、智能填报、操作日志、系统备份、系统安全保证等服务功能，主要保证系统的安全性。
目前矿井巷道火灾感知手段单一，并存在很大的感知盲区，不能保证安全感知的全覆盖；传感器缺乏自诊断及安全检测仪表缺乏无线接入手段；视频监控信息资源挖掘利用率低，未实现视频火焰与烟雾识别；没有统一矿井巷道火灾监控系统和数据标准，各个系统之间的数据无法共享，资源重复配置；矿井巷道火灾风险辨识方法与预测模型缺失；监控系统数据综合利用率低，缺乏相应的综合管控平台。如何有效地研发和融合各子系统是目前矿井巷道火灾风险动态感知与智能预警面临的主要问题。
煤矿井下火灾的监测展开了研究,主要工作如下:
1.煤矿尘雾图像增强。针对煤矿井下多粉尘、低照度、水雾污染导致图像获取时伴有大量噪声、分辨率低以及图像模糊等问题,提出了一种基于暗原色先验理论和自适应双边滤波的煤矿尘雾下图像增强算法。通过增强视频图像对比度、丰富图像细节,达到去除噪声的目的。
2.火焰图像分割。给出了一种基于改进的VIBE算法和颜色识别规则的实时火焰分割算法。将改进的三帧差法和VIBE算法相融合,消除了VIBE算法存在的空洞和“鬼影”等问题;采用YCbCr颜色模型和HSV颜色模型得到火焰颜色识别规则,通过将火焰的亮度信息和火焰颜色信息进行分离,进一步排除非火焰区域。3.煤矿井下火灾监测算法。
AI人工智能在智慧工地的应用越来越多，除了人脸识别之外，对作业安全也提出了更多的安全保障，例如现在逐步在应用的火焰识别，能够及时发现险情，尽早消除安全隐患。火焰识别系统主要用于石化、煤炭、建筑、森林、环保、仓储等行业，也可用于对动火作业规范要求较高的其它行业。
火灾/烟/火识别系统基于人工智能视频分析和深度学习技术，实现对监控区域内的烟和火进行识别、实时分析报警。不依赖其他传感设备，直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰均可及时准确识别，无误报，无漏报。对烟雾和火焰实时分析报警，同时将报警信息快照和报警视频存入数据库，将报警信息及时推送给相关的管理人员，及时应对。智能视频分析火灾/烟/火识别系统可协助管理人员，对监控区域的火焰做到全天二十四小时实时分析及时报警。
