项目背景
在煤矿行业持续推进智能化转型的背景下，传统煤矿生产现场的安全监管主要依赖人工巡查，存在覆盖范围有限、响应滞后、人员安全隐患高等问题，难以满足复杂井下环境和生产场景的安全管理需求。人员违章行为、设备异常状态及环境潜在危险等安全隐患的识别与处置难度显著提升，急需通过智能化技术升级安全监管体系。该煤矿聚焦智能AI煤矿图像监视系统的建设。项目旨在通过部署先进的智能化巡检系统，构建全方位、自动化的安全监控网络，实现对生产现场安全的实时检测，为煤矿安全生产提供智能化技术支撑。
项目痛点
关键设施状态监控不足：煤仓防护栏、提升机、挡车器等关键设施状态，传统监管难实时监测，设施缺失或异常易引发安全事故。
人员行为规范监控滞后：未戴安全帽、违规翻越护栏、进入禁区等行为，传统监控难以及时察觉，增加人员安全风险。
生产风险识别滞后：运输皮带异物、料车超挂超拉等动态风险，传统监控难实时捕捉，可能引发设备损坏或生产中断。
技术方案
本项目内容为建设一套煤矿图像监视系统，接入矿方151路视频(包含23种AI算法模型其中定制算法14种)，通过关键地点安装摄像机、图像分析终端等设备，利用智能化视频识别等技术，自动识别人员违章行为、设备异常状态、环境潜在危险等安全隐患和风险，自动生成、推送报警信息。本项目甲方采用视频AI分析的方式进行生产现场违规行为、危险因素识别与告警。此外，根据现场情况选择下列算法部署。
部分算法如下：
1、卸载次数识别：利用现场摄像头，检测并统计当前摄像头画面范围内的卸煤次数。
2、超挂车识别：基于计算机视觉的超挂车智能监测系统，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。
3、杂物、大块异物识别：利用视觉大模型对传送带检测区域进行实时分析，对杂物、大块异物进行告警提示，触发抓拍并输出告警。
4、猴车间距识别：利用现场摄像头，对运行中的猴车间距进行检测，当两猴车间距小于预设值时系统告警。
5、人员违规翻越护栏识别：利用现场摄像头，检测当前画面中是否存在人员翻越护栏行为，若检测到人员违规翻越护栏，平台立即告警。
方案价值
该项目通过定制化算法适配生产场景，为关键环节提供数据支撑与决策辅助，提升生产效率、资源利用率以及降低人员安全风险；助力煤矿实现安全风险可控、生产效率提升、管理模式革新的多重价值，为智能化时代的安全可持续发展提供坚实技术支撑。