煤矿钢丝绳芯带式输送机是大多数煤矿的主运输系统，由于存在钢丝绳芯输送带内部损伤识别准确率不高、钢丝绳芯带式输送机托辊等关键部件故障识别准确率低、人员入侵与煤流内外部异物识别准确率不高等问题，导致人员伤亡事故，托辊卡死、滚筒损伤与输送带摩擦发热引发着火事故以及输送带内部损伤或撕裂引发断带事故。针对上述问题本成果研发了煤矿钢丝绳芯带式输送机全线智能监测与安全防控关键技术及系统，实现了煤矿钢丝绳芯带式输送机钢丝绳芯输送带损伤与撕裂、滚筒和托辊等关键部件故障、人员入侵带式输送机危险区域、煤流异物识别的智能监测与安全防控，有效预防了钢丝绳芯输送带断带、着火以及人员入侵危险区域导致人员伤亡等事故的发生，对于确保煤矿钢丝绳芯带式输送机安全高效智能运行和提高煤矿经济社会效益具有重要的意义。项目取得的主要科技成果：（1）发明了高灵敏度5V/Gs弱磁检测传感器，研发了弱磁+机器视觉的钢丝绳芯输送带损伤识别与撕裂智能识别系统。（2）提出了融合红外热像和声音信息的带式输送机滚筒、托辊等关键部件故障智能诊断方法。（3）提出了基于深度神经网络的人员入侵危险区域和机器视觉与磁检测融合的煤流内外部异物智能识别方法。（4）研发了煤矿钢丝绳芯带式输送机智能监测与安全防控系统。依托本成果发表论文20余篇，其中SCI/EI收录10余篇；授权发明专利13件、实用新型6件，受理发明专利2件，软著9项。