项目背景
煤矿安全生产是行业发展的生命线，当前，该煤业面临井下作业环境复杂、作业点多面广、人员流动频繁等突出问题，智能AI视频分析作为可视化管理与风险预判的关键支撑，成为智能化转型核心环节，当前企业现有视频监控系统无法满足主动预警、实时管控相关需求。为了提升安全监管的智能化、精准化水平，该煤业依托圣瞳智巡大模型实现智能化建设，构建一体化智能AI视频分析体系，具有实时监测、智能识别、一体化管控等多项功能的全流程安全管理闭环体系，实现井下作业全方位、全天候安全监管，筑牢安全生产防线。
项目痛点
设备状态监测滞后：核心设备依赖人工定时巡检，难捕捉故障初期信号，无实时监测，故障易延误处置引发严重事故。
“三违”行为管控缺失：危险区域无智能预警，人员误入风险高；传统监控难实时识别“三违”行为及设备周边异物，易诱发事故。
人工巡检效能不足：人员巡检周期长、易疏漏，重点区域无法实时监测，且高危区域巡检存在人员安全风险。
技术方案
本次方案围绕智能AI视频分析管理系统建设整体推进，核心聚焦全厂区智能化监测管控能力构建，通过重点接入全区摄像头，实现井下采掘工作面、掘进区域、主运、辅运系统等关键作业点，以及井上生产车间、厂区出入口等公共区域的全域覆盖，针对厂区复杂环境特性，定制化开发人员安全管控、设备运行监测等专项AI算法，涵盖劳动用品佩戴检测、“三违”行为识别、设备运行监测、安全隐患预警等核心功能，全面保障系统稳定落地运行，切实发挥全厂区智能化监管效能。
部分算法如下：
1、车辆数量统计：利用圣瞳视觉大模型识别进出车辆类型，联动摄像头抓拍车辆进出时间点、数量等信息。
2、敲帮问顶作业流程检测：基于多模态大模型的敲帮问顶动作智能监测系统，通过实时姿态识别、操作流程合规性分析，对违规情况进行实时预警。
3、掘进危险区域人员检测：对掘进机前部到迎头区域以及掘进机机身两侧进行实时监控。当检测到人员进入危险区域且掘进机处于开机状态时，系统会立即发出警报。
4、巷道行车不行人检测：通过视觉大模型识别监控视频画面范围内，行车巷道是否有人员，当检测到有人员闯入危险区域时，系统发出报警信息。
5、刮板运输机检测：通过视觉大模型检测刮板运输机运行状态，若在运行状态下识别到刮板缺失、断链时，系统输出报警。
方案价值
本方案聚焦建设智能AI视频分析管理系统，通过接入全区摄像头实现井上井下全域覆盖，依托圣瞳智巡大模型定制化开发专项算法。项目落地后可精准适配复杂作业环境，有效解决设备监测滞后、三违管控缺失等痛点，实现安全隐患事前预防、事中控制，大幅降低事故发生率，显著提升安全管理精细化水平，全力打造安全作业环境，成效显著。