项目背景
随着煤炭开采作业复杂度提升，井下环境呈现高风险、动态化特征，区域入侵、人员违规操作、设备异常运行等安全隐患频发。目前，该煤业巡检方式存在显著局限性：一方面，人工长时间监控易产生视觉疲劳，导致对人员离岗睡岗、料车超挂等异常情况的识别效率低下；另一方面，人工巡查难以实现全时段、全覆盖监测，极易出现疏漏，无法满足安全生产的实时监管需求。为切实降低安全事故发生率，保障井下作业安全，提升生产运营效率，该煤业引入先进智能化巡检技术，构建井下复杂场景智能监测与预警体系，推动安全生产管理模式升级。
项目痛点
巡检效率低：井下十余种监测场景依赖人工巡检，工作量大，排查慢且易疏漏，难满足实时监管需求。
识别误差大：人工巡检受疲劳、主观因素干扰，对违规行为识别不准，误漏判多。
安全风险高：人员未规范乘坐猴车或巷道内来车易导致事故，传统人工巡检难以全面实时检测，安全隐患巡检难度大。
技术方案
该煤业为提升安全生产与管理效能，采用先进且完善的视频AI智能化检测技术方案。该方案对摄像头捕捉到的海量视频数据进行实时处理和深度分析。在实际运行过程中，系统可以自动精准识别诸如人员违规操作、设备异常状态等各类安全隐患和异常行为，一旦发现问题，会立即通过多种方式实现快速预警和响应。这一方案的有效实施，极大地提高了大北沟煤业的安全管理水平，减少了安全事故发生的可能性，同时也显著提升了整体生产效率，保障了煤矿生产的稳定有序进行。
算法列表如下：
1、料车超挂：基于计算机视觉的超挂智能监测系统，通过实时挂接数量识别、编组状态分析与联动控制，显著提升运输安全性与调度效率。
2、乘坐猴车，携带违规物品：在乘员登车前，利用物体检测算法，识别猴车乘坐时携带的物品是否超出规定长度，若检测到超限物品，触发声光报警。
3、明火识别：通过深度智能学习分析算法，对监控区域的火焰进行自动识别，若检测到有火焰情况，则自动报警。
4、人员越界：检测画面中进入禁止区域的情况，并对违规情况进行报警。
5、红绿灯路口，车辆闯红灯检测：基于计算机视觉的闯红灯智能监测系统，通过实时车辆追踪、信号灯状态识别与违规行为判定，当识别到风险时，系统进行声光报警。
方案价值
该煤业采用的视频AI智能化检测技术方案，通过实时处理和深度分析摄像头捕捉到的海量视频数据，自动精准识别井下各类安全隐患和异常行为，并快速预警和响应，有效解决了巡检效率低、识别误差大、安全风险高等痛点，显著提高了安全生产管理水平，降低了安全事故发生率，提升了整体生产效率，保障了煤矿生产的稳定有序进行。