项目背景
传统的煤矿安全管理模式主要依赖人工巡查与简单的监测设备。人工巡查不仅效率低下，且受限于人的精力和注意力，难以做到全面、及时地发现安全隐患，存在明显的主观性和疏漏。目前该矿仍以传统人工巡检模式为主，巡检人员的覆盖范围有限，巡检效率较低，漏检情况频发，难以满足规模化开采背景下对安全管控与效率提升的实际需求。在此情况下，引入智能AI反三违安全管理系统，借助智能巡检替代部分人工巡检工作，成为推动该煤矿数字化转型的必然选择，能够为煤矿生产注入新的技术活力。
项目痛点
人工巡检容易漏检：依赖人工巡检，覆盖范围有限，容易漏检，难24小时全面排查隐患与“三违”行为。
隐患预警能力缺失：无智能监测手段，无法精准识别目标、实时检测异常，缺乏提前预警，易错失隐患处置时机。
难适配规模化需求：规模化开采下作业区域扩大、风险增多，传统模式难满足安全管控精细化、实时化要求。
技术方案
本项目致力于搭建一个先进且高效的智能识别与监测技术架构，以实现对煤矿井下复杂环境的全面感知与精准分析。该架构以多特征融合的圣瞳多模态大模型为核心支撑，深度集成深度学习等前沿机器学习算法与计算机视觉技术，可突破井下黑暗、潮湿、粉尘多等环境限制。实时采集井下人员、设备、环境数据，通过智能算法快速处理分析，精准识别人员安全、设备异常、区域闯入等情况。
部分算法如下：
1、堆煤检测：检测画面中落料口是否有大量煤炭堆积的现象，当模型检测到当前帧皮带上堆煤时自动告警。
2、人员翻越皮带监测：系统实时检测人员翻越行为(如跨越皮带机护栏或横向穿越运行段)，如发现异常情况进行报警。
3、高空作业安全带检测：通过对视频中的目标进行检测、跟踪、信息分析，检测画面中是否出现高空作业未系安全带行为，对违规情况进行告警。
4、大块煤检测：系统判断是否属于大块煤并对数量进行统计。当检测到的大块煤超过预设阈值时，立即触发报警。
方案价值
本方案通过技术赋能解决核心痛点，实时监测人员“三违”行为、设备异常与环境风险，提前预警隐患，大幅降低事故发生率，切实保障矿工生命安全，智能巡检替代部分人工，突破人工覆盖范围与精力限制，提升巡检效率，减少漏检，降低人力成本。实现安全数据可视化与精准分析，提升安全管理精细化水平。为煤矿智能化安全管理提供可落地范本，推动矿山数字化转型。