摘要
一种基于多源数据融合的矿山安全智能监测方法及系统,通过收集矿山各个传感器的数据,对多源数据进行预处理,对处理后的多源数据进行空间重构,借助多窗口滑动扫描机制对数据特征进行分离,再通过四向扫描机制以及通道混洗机制扩展特征空间多样性,最后通过选择状态空间模型对重构的多源数据进行深层特征融合与提取,预测矿山设备与环境的安全状况。本发明将状态空间模型作为智能监测算法的主体框架以降低模型计算复杂度,将重构过后的多源数据输入改良的状态空间模型中,提取多源数据间的隐式联系,并对矿山安全状况进行估计,增加了多源数据样本以及多源异构特征的空间多样性,提高了特征提取效率以及预测模型的计算效率和预测能力。