本文针对煤矿运输系统中的多元异常图像检测问题进行研究。首先，分析了煤矿运输系统中常见的异常类型及其对安全生产的影响。接着，提出了基于深度学习的多元异常图像检测方法，包括数据预处理、特征提取、异常检测模型构建等环节。通过实验验证了所提方法的有效性，并分析了不同异常类型检测的准确率和实时性。最后，针对检测过程中存在的问题，提出了相应的优化策略。本文的研究成果为煤矿运输系统的安全监控提供了技术支持。

随着矿业的快速发展，矿井安全管理面临着越来越多的挑战。传统的矿井管理模式已难以满足现代化矿井的安全、效率和环保要求。基于“一通三防”理念的矿井智能管控技术应运而生，旨在通过信息化、智能化手段提升矿井的安全管理水平。“一通”指的是通风系统的优化，而“三防”则包括防火、防水和防尘。本文将探讨基于“一通三防”的矿井智能管控技术的研究与应用，分析其在实际操作中的效果与优势，并提出未来的发展方向。通过对该技术的深入研究，有望为矿井安全管理提供更加科学、有效的解决方案。

煤矿开采过程中，水文地质问题是伴随煤矿全生命周期且纷繁复杂的问题，它直接关系到煤矿的生产安全和生产效率。本摘要主要汇总并论述了煤矿开采中水文地质条件的研究成效和防治水技术的研究进展。