AI视觉:基于物理信息神经网络(PINN)架构的矿山“安全总监”的实践应用

构建融合物理模型与数据驱动学习的神经网络框架。网络架构采用双流编码结构：数据流分支使用深度卷积网络提取原始多模态数据特征；物理流分支构建可微分物理计算单元，直接求解嵌入的物理方程（如气体扩散方程、光学退化模型等）。两个分支通过门控融合机制进行特征整合，其中物理计算单元实现了可微分数值解法，将传统数值计算方法转化为可训练神经网络层。

根据实时数据质量动态调整数据拟合损失与物理约束损失的权重比例。当传感器数据质量较高（如正常生产时段）时，侧重数据拟合精度；当环境干扰导致数据退化（如爆破作业后粉尘骤增）时，则增强物理约束的权重，利用气体扩散物理规律补偿传感器数据失准。同时添加物理正则化项，确保提取的特征满足基本物理守恒律。