项目背景
在煤矿智能化转型的浪潮中，某矿积极响应行业趋势。当前，其生产环境复杂，安全隐患多，传统监管方式难以满足需求。为进一步提升安全与生产效率，某矿综合管控平台煤矿AI视频智能辅助系统项目顺势启动，旨在深度赋能某矿安全生产与高效运营。
项目痛点
环境复杂，隐患难防：某矿井下瓦斯、煤尘易燃易爆，空间狭窄且地质条件多变，传统防护难应对，事故风险高。
人工监管，低效有盲区：人工巡检耗费人力物力，无法实时全方位监控，安全隐患难以及时察觉与预警。
系统孤立，数据协同差：虽有大量摄像头，但各信息化子系统孤立，视频数据无法高效流通分析，资源浪费严重。
异常识别处理滞后：工作面出口障碍物、料车超挂等异常难以及时精准识别与处理，影响生产安全与效率。
技术方案
本项目基于煤矿视频监控系统数据，给用户提供日常概览情况，对接入系统的井下综采、综掘、皮带运输、辅助运输、机电硐室等生产系统，地面园区、洗煤厂关键设备的摄像机视频数据，按照矿安全生产管理部门自定义的识别规则进行实时识别，并以视频墙的方式展示识别信息。支持按照识别内容、区域、队组等维度进行查询、展示。此外，系统可对矿井环境监测数据、人员定位数据等安全监控数据进行接入展示，超限报警。涉及算法有发烟、着火识别、异物识别、危险区域警戒线(电子围栏)内人员进入识别、空岗识别、睡岗识别、巡检识别、安全帽佩戴识别、人数识别、人员拥挤识别、行车时行人识别、翻越防护栏、摄像机遮挡、挪动角度识别、带标记实时播放地址摄像机在线、离线检测、皮带跑偏、大块煤检测、安全检测、口罩检测、反光衣检测、打电话检测、进行报警弹窗(调阅对应视频)。
1、皮带异物检测：实时分析皮带传输视频，精准识别辨物体。发现异物，立即报警。
2、着火识别：运用多模态分析技术，对视频监控画面进行实时智能解析。系统判定画面有着火迹象时，迅速启动报警，方便及时灭火。
3、烟雾检测：运用多模态分析技术，对视频监控画面进行实时智能解析,分析烟雾特征。发现烟雾，即刻报警。
4、安全帽检测：运用多模态分析技术，发现人员未戴安全帽或佩戴不规范，立即触发报警，保障作业人员安全。
5、皮带偏移检测：实时分析皮带运行视频，用多模态技术据位置与边缘特征判偏移，超范围即报警。
方案价值
煤矿AI视频智能辅助系统通过多种算法实时识别烟雾、着火、异物、危险区域闯入等安全风险，结合环境及人员定位数据实现超限报警与弹窗调阅，精准保障安全。该系统能对皮带跑偏、大块煤检测等设备运行状况以及空岗、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。同时，多维度数据查询展示与视频墙可视化呈现，为运营决策提供支持，便于管理层把控全局和协调问题。并且，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。