项目背景
当前全球矿业智能化转型正加速推进，人工智能在人员安全、设备状态、环境监测等领域的应用愈发广泛，已成为提升矿山核心竞争力的关键驱动力。目前该矿山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，该矿引入AI视频智能识别系统，借助智能巡检替代部分人工巡检工作，成为推动该矿山数字化转型的必然选择，能够为矿山生产注入新的技术活力。
项目痛点
安全管控风险高：传统人工巡检无法24小时全覆盖矿山作业区，且受地形、天气影响，漏检多。人员违规进入危险区、设备异常等隐患难以及时发现。
设备与环境监测弱：人工无法实时紧盯设备运行状态，设备异常难预警，且难实时识别烟雾、火焰，环境异常响应滞后。
值守与统计管理松：人员空岗、睡岗靠抽查难发现，出入井人数、车辆数量统计易出错，数据滞后影响决策。
技术方案
本项目在矿山作业区、皮带机周边、调度室等关键区域部署高清智能摄像头，适配复杂环境。基于圣瞳智巡大模型开发核心功能：实时识别人员违规行为、设备状态、环境异常，同步统计出入井人数与车辆数量。同时实现预警信息实时推送至管理人员终端，同时存储数据支撑后续分析，形成监测-识别-预警-处置闭环管理。
部分算法如下：
1、皮带跑偏检测：监测识别皮带与托辊的相对位置，一旦算法检测到皮带跑偏，立即触发告警。
2、人员睡岗识别：检测画面中是否有人员睡觉，如发现异常情况进行告警。
3、吸烟识别：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抽烟情况，对违规情况进行告警。
4、火焰识别：对画面中的火焰进行白动识别，若检测到有火焰情况，则立即告警。
方案价值
该方案通过全天候智能监测，可及时捕捉人员违规、设备异常及环境风险，有效降低安全事故发生概率，为矿工生命安全与矿山稳定运营筑牢防线；同时能实时预警设备故障减少停机损失，优化运输与巡检流程提升整体生产效率。还可替代部分人工巡检减少人工与维修成本，助力企业降本增效，推动企业数字化转型。