YOLOv8与EEG融合智能头盔为矿山安全生产护航
矿山安全是行业发展的底线与红线，山东科技大学智能装备学院电子创新设计实验室——脑波护安学生团队紧扣国家《煤矿安全生产条例》智能化建设要求，以“人民至上、生命至上”为核心理念，依托“科技兴安”战略，融合YOLOv8视觉识别技术与EEG脑电监测技术，设计“监测-分析-预警”一体化的矿山人员智能头盔，助力矿山安全生产。
在历时近两年的创新征程中，电子创新设计实验室的学子们以严谨的学术态度和饱满的创新热情，在科创舞台绽放光芒。在2025年山东科技大学“挑战杯”课外学术科技作品竞赛评选中，该团队脱颖而出取得一等奖的好成绩，并成功入围山东省决赛。
灵感碰撞：基于矿山安全需求的YOLOv8视觉识别与EEG脑电监测技术融合构想
矿山环境复杂多变，团队成员在一次矿山安全调研中，敏感意识到传统监测手段存在一定的局限性，难以全面捕捉潜在危险。YOLOv8作为先进的视觉识别算法，能够快速精准识别矿山中的设备异常、人员操作不当等视觉信息；而EEG脑电监测技术可以实时反映人员的工况状态，如疲劳、紧张等情况。
能不能将视觉信息与脑电信号结合助力矿山安全生产，团队成员返校后想到。在王巧芝老师的指导下，团队经过广泛调研和系统论证，最终确定了以YOLOv8视觉识别与EEG脑电监测技术融合，设计新型矿山安全监测智能头盔的构想，希望以此为矿工安全增添一道更可靠的防线。
方案设计：构建环境感知与神经信号协同的头盔安全监测架构
有了构想后，团队迅速投入到头盔架构设计中。实验室成员以实现环境感知与神经信号协同为目标，搭建起一套完整的头盔安全监测架构。在硬件方面，选择脑电信号采集设备，确保能稳定获取高质量的图像和脑电信号；在软件层面，对YOLOv8算法进行适配优化，使其适应矿山复杂的视觉环境，同时开发脑电信号处理程序，实现对脑电数据的实时分析。通过网络传输模块，将视觉识别结果和脑电分析数据汇聚到数据处理中心，经过算法融合处理，建立“低、中、高”三级风险预警模型，最终实现对矿山人员安全状态的综合判断与预警，形成了一个有机结合的头盔监测整体框架。
试验攻坚：逐步破解双模态技术协同中的实际问题
在试验阶段，团队遭遇了诸多难题。由于矿山现场光照条件复杂，YOLOv8算法的识别准确率受到影响；而脑电信号采集容易受到电磁干扰，数据稳定性不佳。此外，如何将视觉识别结果和脑电分析数据进行有效融合，也是一大挑战。
面对这些问题，团队成员没有退缩。他们通过调整YOLOv8算法的参数、增加数据训练量，提高算法在复杂光照下的识别能力；为脑电采集设备添加屏蔽装置，优化信号采集流程，减少电磁干扰。在数据融合方面，尝试多种算法和模型，经过反复试验和调试，逐步找到一种有效的数据融合方法，实现了双模态技术的协同工作，为头盔的稳定运行奠定了基础。
优化调试：提升头盔安全预警可靠性与监测灵敏度
完成初步试验后，团队进入优化调试阶段。他们在模拟矿山环境和实际井下场景中，对头盔进行大量测试，收集反馈数据。根据测试结果，进一步优化YOLOv8算法和脑电信号处理算法，调整头盔的预警阈值和判断逻辑。通过不断优化，头盔的安全预警可靠性大幅提升，减少了误报和漏报情况；监测灵敏度也显著增强，能够更早地发现人员的异常状态和环境中的潜在危险。团队还对头盔进行了稳定性测试，确保其在长时间运行过程中保持高效可靠，为矿山人员安全提供更有力的保障。
未来展望：拓展技术在更多场景的应用潜力
目前，YOLOv8与EEG联动的矿山人员安全保护头盔已取得阶段性成果。展望未来，团队希望进一步优化头盔性能，降低成本，使其更易于在矿山行业推广应用。同时，他们也期待将这项技术拓展到其他高危作业场景，如化工生产、建筑施工等领域。
智能头盔照前路，心系安全护归途。通过不断创新和改进，让这项技术发挥更大的价值，为更多行业的工作人员织就智能防护网，添一道安全守护盾，用科技的力量守护每一个奋斗在一线的劳动者的安全与健康。（王巧芝 李明蔚）
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