CN119417243A 一种煤矿火与瓦斯灾害风险预测方法及系统 （西安科技大学）

一种煤矿火与瓦斯灾害风险预测方法及系统与视频数据采用VideoSwinTransformer模型提取时空特征，并采用跨模态关联融合Transformer模型实现多模态特征统一融合；将融合后的多模态特征表示映射到致灾因素指标2针对预处理后的所述图像与视频数据采用VideoSwinTransformer模型提取时空特将融合后的多模态特征表示映射到致灾因素指标空间，计算包含二依据风险等级分析生成灾害预警策略并发布预警通知对数值传感器数据中的异常值进行判定和剔除，对小范围缺失数据采用插值法填补，对图像与视频数据提取关键帧进行图像增强处理，并对增强后的关键将原始采集的视频数据按照一定的时间步长切片，得到一系列在空间与时间上将每个视频帧序列进行三维分块，通过在初始层，VideoSwinTransformer模型对视频特征进行局部在多层特征提取与融合后，输出高维的时空特征向量，最4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用跨模态关联融合Tr将所述多源异构数据统一到相同的特征维度和嵌入空间，并为每个模采用多头自注意力机制，通过多个注意力头并行关注所述多模态特征通过多个Transformer块叠加，跨模态关联融合Transformer模型将对多模态特征3;k对数值数据进行归一化处理，使所有数值特征处于同等量纲，将针对文本数据利用自监督预训练语言模型对文本进行编码，获将静态先验数据进行线性变换映射至dm维度并附加先7.根据权利要求1至6任一项所述的方法将所述多模态特征表示通过降维和线性映射得到多个致灾因素向设定每一所述致灾因素向量的权重，并根据专家经验和历史数据设定基于所述权重对所述多个致灾因素向量进行加权求和得基于所述基础风险指数，结合所述交互系数以及历史灾害频次，4数据采集与预处理模块，用于收集在矿井现场所采集的多特征提取与融合模块，用于针对预处理后的所述图像与视频数据采用VideoSwin风险评估与预测分析模块，用于将融合后的多模态特征表示映射到致灾因素指标空数根据专家经验和历史数据设定并在模型训练中进行微预警通知与维护管理模块，用于依据风险等级分析生成灾害预警策略并发布预警通5据处理手段的风险评估方法，对于现代化煤矿中海量且多源异构的数据资源利用不充分，更无法深入捕捉火与瓦斯致灾因素间高度非线性的[0003]随着煤矿安全监测技术与信息化水平的提升，矿井中布视频数据采用VideoSwinTransformer模型提取时空特征，并采用跨模态关联融合Transformer模型实现多模态特征统一融合；将融合后的多模态特征表示映射到致灾因素6多个注意力头并行关注所述多模态特征序列的不同子空间与模态交互；通过多个Transformer块叠加，跨模态关联融合Transformer模型将对多模态特征序列进行深入融合，捕捉时序依赖与模态间耦合关系，并在输出层得到融合后的多模态特征表示;k性映射得到多个致灾因素向量，且各因子通过归一化处理后反映相对变化率或相对偏差7和瓦斯积聚点，在通报方面将风险评估结果和安全状况定期通报给矿井管理层和相关部8可学习参数和先验关联性偏置矩阵，使模型能够自动识别关键致灾因素之间的复杂关系，图2为本发明实施例提供的VideoSwinTransformer模型的视频特征提取流程示图4为本发明实施例提供的一种煤矿火与瓦斯致灾风险预测系统的框架结构示意语和科学术语具有与本发明实施例所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。9[0020]2024年新出现了多种面向多模态时空数据的深度学习算法，包括新型时空[0022]图1为本发明实施例提供的一种煤矿火与瓦斯灾害风险预测方法的流程示意图，联融合Transformer模型实现多模态特征统一融合与关键致灾因素关联建模，在该跨模态[0027]VideoSwinTransformer是以Transformer为基础、专门面向视频时空特征提取例利用VideoSwinTransformer模型对图像/视频数据的时空特征提取具有局部、短时的动态变化（例如瞬间出现的火花或烟雾）。随着层级加深，模型通过下采样行自注意力不同，VideoSwinTransformer在各层对特征进行局部窗口划分（Window_相应的应对策略，确保煤矿运营在动态变化的环境中能够及时检测潜在危险并快速应对，[0042]在一些实施例中，上述步骤S120中“针对预处理后的所述图像与视频数据采用量通过全连接层和归一化层映射至统一的嵌入维度，并添加用于识别视频模态的嵌入标[0044]在多层特征提取与融合后，VideoSwinTransformer输出高维的时空特征向量（如256或512维该向量综合了视频序列在当前时间窗口内的多尺度时空信息。为适应后续多模态融合，将此时空特征向量通过全连接层和归一化层映射至统一的嵌入维度，并添加用于识别视频模态的嵌入标识（ModalEmbedding使其与数值传感器特征、文本特征、地质参数特征能够在同一融合框架中进行处理。[0047]在同一时间步获得如下模态特征向量的集合{Hvideo,Hsensor,Htext,Hprior}，其中验特征向量，各个模态特征向量均为dm向量（或向量序列）。除常规的时间位置编码而构成多模态特征序列{Hvideo+Evideo,Hsensor+Esensor,Htext+Etext,Hprior+Eprior}，为后续通过多个注意力头并行关注特征序列的不同子空间与模态交互。对每一层Transformer;k;[0066]S133，基于所述权重对所述多个致灾因素向量进行加权;或煤尘浓度上升较快的部位。对VideoSwinTransforme和XModal_Transformer模型中识[0091]图4为本发明实施例提供的煤矿火与瓦斯致灾风险预测系统的总体框架示意图，[0092]特征提取与融合模块首先利用VideoSwinTransformer对图像视频数据提取时[0093]风险评估与预测分析模块将融合后的多模态特征表示映射块不仅要及时响应和通报，也需要在灾害风险控制的全生命周期中不断迭代优化和调整，[0098]本发明实施例首先提出一种集成多模态数据的煤矿火与瓦斯致灾因素特征提取建包含二次交互项的风险指数公式，通过考虑致灾因素之间的非线性耦合与历史灾害频构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本发明的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先