矿井人员的安全保障是矿山行业的重中之重,而且下井人员的一体化全流程精准管控一直是矿山安全管理研究人员面临的主要课题。特别是在复杂环境条件下,各种风险因素错综交织给矿井人员安全带来巨大威胁,随着近年来矿山“两化深度融合”的推进,给矿山发展注入了强劲的科技力量,矿山数字化和智能化管理水平进一步提升,同时矿山安全管控在新时代下也应适应于矿山智能化水平,当前在矿井工人智能一体化安全管控推进过程中面临主要问题为:矿井人员唯一性检测方面,常用的检测设备在矿山复杂工况环境下缺乏实用性,容易受环境因素影响,出现识别率低问题;在下井过程人员管控方面,罐笼普遍存在人员超载问题,罐笼中实时人数受罐笼运行方式的制约,难以精确统计,由于受诸多条件影响,罐笼人员统计缺乏有效技术精准管控,致使人员上下井过程存在管理盲区;目前大多数矿山依靠单一井下定位考勤系统,完成员工考勤统计确定员工工作时长,易出现一人多卡,人卡不一考勤作弊情况,并且在矿山单系统单业务模式下多系统数据分离,信息孤岛突出,业务互联不足导致数据采集和处理决策过于分散,难以形成管控合力,不利于矿山数字化和智能化的发展。针对上述问题,在阅读分析大量相关文献资料基础上,本文主要研究工作阐述如下:（1）改进图像预处理算法。在矿井启用人脸识别进行人员认证管控,为解决矿山环境下突出的低质人脸图像识别问题,在充分研究相关图像增强算法及理论后,改进一种面部图像预处理增强算法,使用该算法对矿山复杂情况下的一些人员面部图像进行处理,实验结果证明其有显著的增强作用,该算法对矿山复杂环境下人脸识别的预处理研究有一定的参考价值。（2）优化设计罐笼人员检测系统。针对人员提升罐笼易出现超载罐内乘载人员情况无法精确实时获知的问题,提出一种基于RFID技术的人员检测系统,通过在各中段面增设大屏显示设备实时展示乘罐人员状态信息,以解决罐笼超载问题,并且可以减少矿工无效等待时间,提升在矿井恶劣工作环境下矿工的舒适度和安全性。（3）构建数据管控融合平台。结合矿山原有的井下人员定位系统,搭建人脸识别身份认证系统、罐笼人员检测系统,三个系统数据相融合的管控平台,统一数据格式和风格描述,通过数据集中处理和综合分析,实现协同控制业务联动,为有效解决矿山人员精准管控,优化生产组织结构提供技术支撑,解决矿山复杂环境下长期存在的下井人员的一体化全流程综合管控难题。