项目背景
煤矿生产环境复杂，井下作业距离地面远，地形和作业环境存在诸多不确定因素，事故发生率较高。传统的安全管理手段存在一定局限性，难以全面、实时地监测和预警安全隐患。视频AI智能化检测系统能够通过在煤矿关键点安装监控摄像头，实时监测作业人员入井信息、安全防护装备穿戴情况、巷道安全等，及时发现异常情况并发出警报，避免事故发生，提高煤矿安全生产的可控性、可防性和提前预警能力。
项目痛点
人员违规监管不足：人工巡查难覆盖全时段区域，对违规行为及危险区域闯入难实时发现制止，事后追溯无法及时纠正。
设备运输监测滞后：传统手段难及时发现问题，隐患易引发事故，事后排查效率低、成本高。
特殊场景预警缺失：水仓误入、猴车违规、明火烟雾等特殊隐患隐蔽性强，传统模式缺乏实时监测预警，易错过处置时机。
技术方案
为解决以上痛点，本项目采购17种AI智能检测算法和工业巡检平台,平台用于接入64路现场摄像头并利用AI算法进行视频分析与问题检测，当检测到问题时平台进行告警。对生产环境进行全天候的监控与分析，精准识别生产作业中的各类违规行为，如未佩戴安全装备、违规操作设备等，以及有效探测潜在的危险因素，包括但不限于安全隐患的初步迹象、异常生产状态等。一旦发现违规行为或潜在风险，迅速通知相关人员，确保安全隐患能够得到即时响应与处理。
算法列表如下：
1、人员离岗检测：监测特定工作区视频，分析人员位置与行为，发现离岗立即预警。
2、乘坐猴车携带违规尺寸物体：利用图像识别以及物体检测算法，发现猴车乘坐时携带超限物品，触发声光报警。
3、料车超挂监测：运用算法分析监控视频，采用改进的注意力机制模型，实时识别料车数量。
4、火焰检测：逐帧分析视频，凭借颜色、纹理等特征识别火焰，发现后快速报警。
5、人员睡岗检测：依据人体姿态分析技术，跟踪人员姿态动作，检测到睡觉即通知。
方案价值
某煤业视频AI智能化检测项目通过多种算法实时识别火焰、安全帽、料车超挂、危险区域闯入等安全风险，精准保障安全。该系统能对空岗、睡岗等人员作业情况进行监控，既防止生产中断，又规范作业流程，提升生产效率。并且，可以提前发现设备异常，降低维修与更换成本，预防事故以避免巨额损失，并助力煤矿企业满足安全生产法规要求，全面提升安全与生产效率。