多模融合与端边云用协同的矿工岗前健康监测管理系统

来源：计算机测量与控制杂志2026年第6期北京时间：

作者：刘妮,周燕

单位：西安科技大学高新学院

摘要：针对矿工岗前健康监管工作质效低和数据孤岛问题，设计基于多模态融合和端边云用协同的矿工岗前健康监测管理系统；系统由身份认证和生理特征数据感知终端层、智能边缘计算层、云平台服务层以及管理交互与应用展示层组成；数据感知层采用多模摄像机、RFID非接触式终端设备和电子血压仪，构建包括矿工面部生物识别信息、物理身份信息和体温、血压、心率生理健康等2大类4模态特征数据集，经过本地编排处理后上传边缘网关；边缘网关利用轻量级多模态融合健康评估模型，实时对矿工健康状态进行分级评估；云平台服务层采用私有云实现矿工健康数据存储、趋势分析与预警、边缘评估模型优化；应用展示层通过Web和APP提供矿工岗前健康融合评估和管理可视化交互界面；仿真验证表明，多模融合算法相比规则引擎准确率相对提升约0.35%、误报率相对下降约为14.19%，漏报率相对下降约0.74%；系统已部署于陕西榆林红柳林煤矿，稳定运行2年无重大故障，人脸识别成功率、OCR 识别成功率等指标达标，系统输出的正常、警告和禁止比例符合经验预期，班组长反馈系统操作便捷，能够为矿工岗前健康筛查监测提供有效、可靠的辅助决策支持。

关键词：数据孤岛;多模态融合;端边云用协同;感知层;边缘计算;云平台;应用展示层;矿工岗前健康;人脸识别

基金资助：西安科技大学高新学院科研基金计划项目(2022KJ11)