项目背景

随着全球能源需求的不断增长，露天煤矿作为煤炭开采的主要形式之一，具有开采量大、成本低、安全性相对较高的特点。然而，传统的露天煤矿管理方式存在诸多不足，如生产安全隐患多、设备故障发现不及时等问题，迫切需要通过智能化手段进行转型升级。

项目痛点

隐患难以及时发现：作业现场的安全隐患往往只能依靠人工巡检或事后发现，这可能导致安全隐患未能得到及时的处理，增加生产事故的风险。

生产流程监控不足：露天煤矿的生产流程难以得到全面、实时的监控，可能导致生产调度不合理，资源浪费和生产效率低下。

设备维护管理困难：设备故障往往只能在出现问题后才被发现，缺乏预防性维护，增加了设备损坏的风险和维修成本。

人员行为监控缺失：没有智能识别检测系统，露天煤矿的人员行为难以得到有效监控，可能出现违规操作等行为，影响生产质量和效率。

技术方案

针对以上痛点，本项目建设一套露天煤矿智能识别检测系统，对已有摄像头改造升级，通过部署AI视觉算法，对人员、设备、环境等不安全行为或状态进行24小时智能化监控，以实现数据收集、智能分析。

1、皮带跑偏识别：基于深度学习的目标检测，识别监控区域皮带运行情况，若检测到跑偏情况立即进行告警提醒。

2、清扫器异物识别：通过图像处理、深度学习等技术，对清扫器工作区域的图像进行分析，以识别并定位其中的异物。

3、吸铁器异物识别：检测和识别被吸铁器吸附或接近的磁性或非磁性异物，保障吸铁器性能。

4、堵料识别：通过利用AI技术，对监控区域中的堵料情况进行实时监测和分析。发现异常情况，立即通知相关人员，大大缩短响应时间。

5、玩手机识别：通过分析监控视频或摄像头捕捉到的图像数据来识别人员是否在使用手机。

方案价值

露天煤矿智能识别检测系统的实施，实现了安全隐患智能预警，进一步提升了煤矿智能化管理水平，减少设备安全风险的同时保障了设备的使用效率和使用寿命，同时降低了生产和管理成本。

实时监测环境污染并促进绿色开采，智能预警增强安全生产，数据驱动优化运营效率，推动行业向智能化、信息化转型，煤炭行业的可持续发展奠定坚实的基础。