1.一種煤炭生產(chǎn)作業(yè)場景視訊ai算法訓練推理平臺及方法，其特征在于：包括，
2.如權(quán)利要求1所述的煤炭生產(chǎn)作業(yè)場景視訊ai算法訓練推理平臺及方法，其特征在于：所述部署多類傳感器，實時收集環(huán)境數(shù)據(jù)和視頻流，對數(shù)據(jù)進行去噪和校準時間戳處理，將處理后的數(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)處理中心，輸出環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)集，具體步驟如下：
3.如權(quán)利要求2所述的煤炭生產(chǎn)作業(yè)場景視訊ai算法訓練推理平臺及方法，其特征在于：所述利用環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)集創(chuàng)建虛擬環(huán)境，通過增強處理對環(huán)境數(shù)據(jù)進行增強，具體步驟如下：
4.如權(quán)利要求3所述的煤炭生產(chǎn)作業(yè)場景視訊ai算法訓練推理平臺及方法，其特征在于：所述使用增強后的原始數(shù)據(jù)訓練ai模型，具體步驟如下：
5.如權(quán)利要求4所述的煤炭生產(chǎn)作業(yè)場景視訊ai算法訓練推理平臺及方法，其特征在于：所述采用自適應(yīng)學習率讓模型學習不同環(huán)境下的特征表示，具體步驟如下：
6.如權(quán)利要求5所述的煤炭生產(chǎn)作業(yè)場景視訊ai算法訓練推理平臺及方法，其特征在于：所述基于映射后的高維特征和視頻特征，構(gòu)建深度強化學習決策模型，具體步驟如下：
7.如權(quán)利要求6所述的煤炭生產(chǎn)作業(yè)場景視訊ai算法訓練推理平臺及方法，其特征在于：所述將環(huán)境自適應(yīng)ai模型和深度強化學習決策模型融合成綜合模型，具體步驟如下：
8.如權(quán)利要求7所述的煤炭生產(chǎn)作業(yè)場景視訊ai算法訓練推理平臺及方法，其特征在于：所述將綜合模型部署到邊緣計算設(shè)備上，對煤炭生產(chǎn)現(xiàn)場進行實時監(jiān)控，視頻流經(jīng)過模型推理，結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)識別安全隱患并通過深度強化學習策略，及時做出響應(yīng)，具體步驟如下：
9.一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1～8任一所述的煤炭生產(chǎn)作業(yè)場景視訊ai算法訓練推理平臺及方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1～8任一所述的煤炭生產(chǎn)作業(yè)場景視訊ai算法訓練推理平臺及方法的步驟。