本发明公开了一种基于人体信息和环境信息融合的智能矿用头盔控制方法，包括原始脑电波信号的获取；原始脑电波的预处理；原始脑电波信号的小波分解重构；脑波信号特征提取；人工鱼群算法优化BP神经网络对疲劳特征进行识别；识别矿工疲劳度、监控矿工所处环境信息、对危险情况进行报警操作。本发明提取对原始脑电波信号预处理(滤波、去噪)后获得的高精度脑电波信号中四个子带能量、ApEn近似熵、KC复杂度和C0复杂度作为人工鱼群算法优化BP神经网络的输入层，训练人工鱼群算法优化BP神经网络识别矿工疲劳，识别准确率高，并通过佩戴在矿工手腕上的智能可穿戴手环对不同危险等级的安全状态进行声、光、震动三种方式的三重报警，从而提高井下操作安全系数。