开源数据集免费下载|综采工作面异常状态图像开源数据集DsLMF+

数据是驱动煤矿采掘工作面智能化建设的核心燃料，然而井下真实场景数据的长期缺失，已成为制约综采工作面无人巡检与安全预警技术发展的关键瓶颈。2023年，西安科技大学张旭辉教授团队在Nature子刊《Scientific Data》发布了全球首个综采工作面异常状态图像数据集DsLMF+，包含13.8万张带注释图像，覆盖人员、护帮板、大块煤、拖缆等六大类异常监测场景，并向全球研究人员免费开放。该数据集填补了井下图像数据集的长期空白，为煤矿智能化视觉感知研究提供了关键的数据支撑。

中国是全球最大的煤炭生产国，2022年国内煤炭总产量约44.5亿吨创历史新高，全国煤矿智能化采掘工作面已从494个增加到1019个。综采工作面“有人巡视、无人值守”的生产模式，正成为“机械化换人、自动化减人”的典范。然而，长期以来，利用AI视频分析技术替代人工巡检的核心瓶颈并非算法本身，而是井下真实场景数据集的长期空白-缺少高质量、带标注的综采工作面图像数据，严重制约了无人巡检、异常预警以及人员与设备安全防护相关研究的深入开展。

陕西省煤矿机电设备智能检测与控制团队在张旭辉教授带领下，长期深耕煤矿井下智能视觉技术领域。杨文娟副教授与团队成员深入煤矿生产一线，通过数年实地采集与精细标注，初步建成了综采工作面异常状态图像数据集DsLMF+。2023年，相关成果以“An open dataset for intelligent recognition and classification of abnormal condition in longwall mining”为题发表于Nature子刊《Scientific Data》，西安科技大学为论文第一单位，杨文娟副教授为第一作者，张旭辉教授为通讯作者。该成果对于促进煤矿综采工作面异常状态识别与预警具有重要价值，也提高了我国矿山领域数据的开放性与透明性。

数据集为六大类异常监测场景提供“数据燃料”。DsLMF+数据集共包含138004张带有精细注释的井下图像，是目前覆盖综采工作面异常状态监测最全面的公开数据集。数据集涵盖了六大类关键监测对象：（1）煤矿工作人员：用于人员定位与行为分析；（2）液压支架护帮板位姿：检测护帮板未到位或未完全收回等异常状态，避免与采煤机发生运动干涉；（3）大块煤：识别大块煤并及时预警，防止刮板输送机堵塞；（4）采煤机拖缆：实时监测拖缆是否脱出缆槽或被拉断，预防漏电与安全事故；（5）矿工不安全行为：识别异常操作与异常站位等危险行为；（6）安全帽佩戴：自动检测矿工是否规范佩戴安全帽。

在数据质量与可用性方面，DsLMF+具备以下突出优势：（1）高质量标注：所有图像标签同时提供YOLO格式和COCO格式，支持主流目标检测框架直接调用；（2）高检测精度：ViT-Adapter-L、DETA、YOLOv7三种主流检测模型在DsLMF+数据集上完成基准测试，算法总体精度超过95%，随机提取和检测的准确性表现优异；（3）完全开源：源代码与数据集均向全球研究人员公开，致力于促进煤矿井下智能监测技术的共同进步。

DsLMF+数据集的发布，为煤矿综采工作面异常状态智能识别提供了高质量的数据支撑。研究人员可以利用该数据集训练和优化各类视觉检测模型，推动井下人员安全监测、设备状态预警、环境异常识别等关键技术的落地应用，助力实现“无人化”井下开采的长远目标。该数据集的公开也为中外矿山领域学者的深入交流搭建了桥梁，赋能智能矿山建设。

数据源下载方式

DsLMF+数据集（约23GB）可通过以下两种途径免费获取：

方式一：figshare官方数据存储库

扫描二维码1，访问figshare平台下载数据集（全球通用，推荐海外用户使用）。

二维码1

方式二：百度网盘下载

扫描二维码2，输入提取码1111即可获取数据集压缩包（国内用户下载更便捷）。

二维码2

【延伸阅读】

论文引用信息：

Yang, W., Zhang, X., Ma, B. et al. An open dataset for intelligent recognition and classification of abnormal condition in longwall mining. Scientific Data, 10, 416 (2023).

论文下载地址：

https://www.nature.com/articles/s41597-023-02322-9

来源丨西安科技大学张旭辉教授团队

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期刊简介

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