项目背景
随着煤炭行业智能化转型的加速推进，人员安全保障已成为矿山企业高质量发展的核心命题。该矿业井下作业区域地质条件复杂，存在多重风险，人员误入危险区域、违规操作设备等行为极易引发安全事故。此外，部分员工安全意识薄弱，佩戴安全帽不规范、未按规定使用防护用具等行为屡禁不止，人工巡查难以实现全时段覆盖，往往在事故发生后才追溯违规行为。为破解“人员行为难管控、危险状态难预警、安全隐患难根治”的困境，该公司亟需通过智能化手段构建全场景人员安全防护体系，AI视频智能分析系统的建设由此成为强化人员安全监管、筑牢安全生产防线的关键举措。
项目痛点
防护监管难度高：员工未按要求佩戴安全帽、防尘口罩等防护装备及携带矿灯的情况频发，常规手段难实时监测，安全隐患突出。
人员密集区域安全管控弱：特定生产区域人员流动频繁，紧急情况下难快速掌握人员数量与状况，影响应急处置。
着装不合规监管滞后：员工未按规定穿着工服的现象频发，易因防护缺失增加安全风险。
技术方案
本项目为该矿业煤矿生产过程合规行为与安全性AI智能化检测。平台接入现场摄像头并利用AI算法实时进行视频分析与问题检测，当检测到问题时平台进行告警。具体算法分析有人数统计：识别并统计部署区域的摄像机当前画面中人员数量、未戴安全帽：识别安全帽目标对没有安全帽的情况进行告警、未戴防尘口罩：识别防尘口罩目标，对没有防尘口罩的情况进行告警、未携带矿灯：识别矿灯目标，对没有携带矿灯的情况进行告警、未按照要求着装：识别工服目标，对没有穿着工服的情况进行告警、未戴自救器：识别自救器目标，对没有佩戴自救器的情况进行告警。
部分算法如下：
1、自救器识别：通过多模态大模型实时解析视频，支持多角度、部分遮挡场景识别。当检测到未携带自救器或设备异常时，联动闸机自动锁闭并触发声光报警。
2、人数识别：通过多模态生物特征识别与动态追踪，实现入井人员实时计数、身份核验与异常滞留预警，实现对矿井出入井人员的精准监控和限员管理。
3、井上检身：实时解析监控画面，实时解析监控画面，当检测到未佩戴安全帽、矿灯、自救器以及未穿工服或设备异常时，触发告警。
4、防尘口罩识别：未佩戴防尘口罩时，自动触发声光报警并推送告警信息至管理人员。联动门禁系统，限制未佩戴口罩人员进入作业区域。
方案价值
该方案通过AI实时分析实现全时段巡检，可实时检测员工未规范佩戴安全帽、防尘口罩等防护装备及携带矿灯的情况，替代人工巡检及时预警并督促整改，有效降低防护缺失带来的安全风险；同时能实时统计特定区域人数，动态掌握人员流动状态，为紧急情况提供精准信息以加速应急响应；还可实时监测员工工服穿着情况，对不合规行为快速告警，推动着装规范落地，减少因工服防护不足带来的安全隐患，全方位强化人员安全合规管理。