本書分析了蘊(yùn)含在煤礦各類系統(tǒng)產(chǎn)生的視頻圖像數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的隱患特征，并對(duì)隱患進(jìn)行了分類，初步設(shè)計(jì)了不同隱患識(shí)別方法，給出了數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和數(shù)據(jù)合成等的方法，構(gòu)建了煤礦安全隱患數(shù)據(jù)集；利用煤礦安全隱患視頻圖像數(shù)據(jù)集，采用YoloX、AlphaPose、ST-GCN、MonoFlex等深度學(xué)習(xí)模型，構(gòu)建了基于視頻圖像數(shù)據(jù)的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)和復(fù)雜類別安全隱患智能識(shí)別模型；利用煤礦安全隱患時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用LSTM、GRU和GPT等模型，構(gòu)建了基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的安全隱患智能識(shí)別模型；綜合采用Kubernetes+Docker、Flink、NvidiaTrintonInferenceServer、DeepStream和TensorRT等技術(shù)，基于Vue框架實(shí)現(xiàn)了桌面端和移動(dòng)端兩套應(yīng)用層APP的設(shè)計(jì)，并完成了煤礦安全隱患智能系統(tǒng)的初步開發(fā)和應(yīng)用。