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申请/专利权人：成都深地领航能源科技有限公司

摘要：本发明公开了基于AI技术的智能井下避险方法与系统，涉及井下避险技术领域，该方法包括：获取第一人员的规划避险线路；通过对第一人员的规划避险线路进行识别，获取多个网络转发节点；确定多个网络转发节点对应的多个转发坐标；基于人员定位系统检测第一人员的实时位置坐标；按照第一人员的实时位置坐标判断是否执行信号转发，当实时位置坐标处于预设边缘区域中生成信号转发路径；当第一人员的定位信号丢失后，获取第一人员的预测定位结果。本发明解决了现有技术中井下避险过程中人员定位无法被准确识别，避险安全风险高的技术问题，达到了提升井下避险定位识别可靠性，提高避险安全质量的技术效果。

主权项：1.基于AI技术的智能井下避险方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一人员的规划避险线路；通过对所述第一人员的规划避险线路进行识别，获取多个网络转发节点，其中，网络转发节点为避险线路中人员定位信号从当前路由器转发至另一个路由器的节点；确定所述多个网络转发节点对应的多个转发坐标，其中，每个转发坐标对应一个网络转发节点，转发坐标包括定位信号的转发对象和定位信号的接收对象；基于人员定位系统检测所述第一人员的实时位置坐标；按照所述第一人员的实时位置坐标判断是否执行信号转发，当所述实时位置坐标处于预设边缘区域中，根据对应的转发坐标将所述第一人员的定位信号进行转发，生成信号转发路径，其中，所述预设边缘区域内的定位信号强度小于预设定位信号强度；当所述第一人员的定位信号丢失后，获取所述第一人员的预测定位结果；获取井下网络配置参数，其中，所述井下网络配置参数包括多个子网络分布位置、网络覆盖半径以及网络信号强度；基于所述井下网络配置参数进行井下网络建模，生成网络空间仿真模型；检测井下人员定位分布坐标，将所述井下人员定位分布坐标输入所述网络空间仿真模型中进行显示；按照所述网络空间仿真模型对所述第一人员的规划避险线路进行识别，获取多个网络转发节点；对多个子网络进行定位信号测试，得到多组信号测试样本，其中，每组信号测试样本对应一个子网络在覆盖区域内的位置样本-定位信号强度样本；对每组信号测试样本进行样本边缘化识别，得到每个子网络中定位信号强度小于预设定位信号强度的预设边缘区域；所述第一人员的定位信号丢失后，获取所述第一人员的预测定位结果，包括：记录所述第一人员的定位移速特征；获取所述第一人员在定位信号丢失时所处的丢失位置坐标，按照所述定位移速特征和所述丢失位置坐标进行预测，获取所述第一人员的预测定位结果，其中，所述按照所述定位移速特征和所述丢失位置坐标进行预测，包括：按照所述定位移速特征和所述丢失位置坐标进行预测，获取预测时长，其中，所述预测时长为下一子网络检测到所述第一人员定位信号时花费的时长；若所述下一子网络在所述预测时长内，未检测到所述第一人员定位信号，获取第一预警信息。

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