项目背景
随着人工智能、计算机视觉等技术的快速迭代，基于大模型的视频AI智能巡检系统在工业场景的应用愈发成熟。该煤矿现有视频监控网络虽已实现基础覆盖，但缺乏智能巡检能力，无法实时识别安全生产中的风险隐患，如人员违规行为、设备异常状态、环境安全威胁等，导致安全事故预警滞后、管理效率低下。亟需建设一套覆盖全作业场景、集成多维度识别功能的视频AI智能巡检系统，为煤矿安全生产筑牢智能防线。
项目痛点
人员行为监管难：露天矿区域广、人员散，未戴防护装备、吸烟、离岗等违规行为难实时发现，易引发安全事故。
设备监测效率低：机电设备依赖人工定期检查，难实时捕捉运行异常，设备指示灯识别易出错，故障发现滞后，影响生产连续性甚至引发事故。
特殊风险防控弱：边坡塌陷位移难实时监测，烟火隐患发现迟，车辆进出计数人工统计易出错、违停难管控，应急响应被动。
技术方案
本项目核心建设视频AI智能巡检系统，聚焦露天矿作业面、设备区、边坡等关键区域，部署高清摄像头与传感器，实现全场景视频数据与环境数据的全面检测。系统本地化部署算法服务器，对采集的实时数据进行智能分析处理，同步通过管理平台对巡检数据进行告警可视化展示，有效提升露天矿安全监管效率，降低事故发生率，为矿场安全生产筑牢防线。部分算法如下：
1、区域入侵识别：检测画面中人员进入禁止区域的情况，并对违规情况进行报警。
2、翻越皮带检测：系统检测画面中是否有人员违规翻越皮带，对违规情况进行报警。
3、设备指示灯识别：利用深度学习智能分析算法，可对监控区域的设备指示灯识别，若指示灯状态异常，则立即报警。
4、烟火识别：利用深度学习智能分析算法，可对监控区域的火焰进行自动识别，若检测到有火焰情况，则立即报警。
方案价值
本方案通过实时识别人员违规、设备异常等安全隐患，显著改善预警滞后问题，助力煤矿降低安全事故发生率，筑牢安全防线；同时替代部分人工巡检，大幅减少现场巡检人员投入，AI识别准确率高且响应迅速，有效规避人工漏检误判，降低管理成本。方案还能提前预警设备故障，减少停机影响，优化车辆管理与边坡防控，避免生产延误，间接提升经济效益，并为煤矿智能升级提供数据支撑。