项目背景
随着煤炭行业智能化转型加速，智能化监测已成为矿山安全生产的核心支撑。该煤矿作为煤炭生产骨干企业，现有生产场景中存在人工监测盲区与安全风险点，效率低且易漏检，人员作业规范缺乏智能化监督手段，安全管理仍处于被动应对阶段。为落实安全生产主体责任，提升生产效率与智能化管理水平，该煤矿建设一套覆盖综采综掘、运输、人员管理全场景的AI视频分析管理平台，通过视觉识别、AI分析等技术实现人员安全检测、风险提前预警、隐患实时处置，构建主动预防、智能管控的安全生产新模式。
项目痛点
安全监管滞后：危险区域人员入侵难实时检测，人员违规作业行为缺乏实时识别能力，依赖人工巡查易出现监管漏洞，增加事故发生概率。
生产监测低效：关键生产环节状态需人工核查，效率低且易产生误差；设备故障难提前预警。
隐患预警能力缺失：隐患处置无闭环跟踪机制，整改情况难追溯；人工巡检覆盖有限，无法满足规模化生产下24小时不间断管控需求。
技术方案
本项目技术方案以圣瞳多模态大模型为核心，开发定制化AI算法，覆盖危险区域人员入侵、人员违规行为、设备状态、运输系统安全识别等。搭建AI管理平台，集成实时监控、智能预警、数据统计分析、隐患处置等模块。与企业现有安全生产、设备控制系统对接，实现数据互通，故障时联动设备启停，保障风险快速处置与生产高效管控。
部分算法如下：
1、皮带水渍检测：当系统检测到皮带上面有水渍时，联动声光报警并标记位置。
2、人员翻越皮带检测：系统实时检测人员跨越皮带机护栏或横向穿越皮带，如发现异常进行告警。
3、支护板状态检测：通过高精度视觉感知与动态分析，如发现护帮支护没有完全展开或未达到预定的安全位置，系统将立即触发报警机制。
4、主运皮带堵煤检测：实时监测皮带两侧及落煤口堵煤情况，存在异常堵煤，立即触发报警信号。
5、人员离岗检测：系统实时检测人员是否离开，当检测画面中人员离岗超时(如>3分钟)时触发声光报警。
方案价值
本方案实现24小时实时监测，预警响应速度快，大幅降低安全事故发生概率，构建人防+技防双重安全保障体系，液压支护检测、煤流量统计、皮带机故障预警均实现智能化，有效保障生产连续性，助力产能提升，减少人工巡检成本，促进安全隐患整改，平台具备可扩展性，可根据需求新增功能，持续满足企业安全管控与发展需求。