项目背景
在煤炭行业智能化转型的政策导向下，该煤业作为传统煤炭生产企业，面临矿井开采深度不断增加、作业环节日益复杂的挑战，传统依赖人工巡检的安全管理模式，已无法适配现代化煤矿的安全管控需求，存在管控效率低、风险响应滞后等问题，对人员安全与生产秩序构成潜在威胁。为积极响应国家煤矿智能化建设要求，切实提升企业安全管理水平、优化生产效率、降低安全事故发生率，亟需引入先进的智能化技术，构建一套覆盖生产关键场景的智能化视频AI系统，实现对安全隐患与违规行为的实时识别、预警及处置，推动安全管理从“事后处理”向“事前预防”转变。
项目痛点
人工管控效率低、覆盖不足：传统人工巡检受体力、精力限制，无法实现24小时全区域覆盖，井下复杂环境易形成巡检盲区，导致安全隐患漏检。
关键环节监控手段滞后：针对设备状态、作业流程的监控，缺乏识别分析能力，依赖人工记录与核查，不仅耗时耗力，还易因人为疏忽导致管控不到位。
应急与人员管控能力弱：面对紧急情况，信息传递与决策响应效率低，易延误处置；同时，作业人员在岗状态、井下人员数量统计缺乏精准管控手段，影响生产调度与安全保障。
技术方案
本项目以AI算法+视频监控为核心架构，构建全场景智能化系统，开发多场景专用模型，同时搭建AI视频分析平台实现实时识别预警，实现对人员行为、设备状态、环境风险、作业流程及人员数量的智能识别，形成感知-分析-预警-处置完整闭环。
部分算法如下：
1、支架护帮板状态检测：通过高精度视觉感知与动态分析，实现开闭状态实时监控，发现护帮支护没有完全展开或未达到预定的安全位置，系统将立即发出警报信号。
2、灭火器检测：通过多模态感知与深度学习技术，实现灭火器状态实时监控、异常预警与自动化管理，系统检测画面中是否存在灭火器。
3、跨越皮带检测：系统实时检测人员翻越行为（如跨越皮带机护栏或横向穿越运行段），如发现异常情况进行报警。
4、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。
5、人员倒地识别：检测画面中摔倒人员情况，对画面下出现摔倒情况进行报警。
方案价值
本方案可显著提升煤矿安全管理水平，通过智能化视频AI系统实时识别人员违规行为与环境设备风险，打破传统人工巡检局限，实现安全隐患事前预防、事中干预，大幅降低事故发生率，保障作业人员生命安全。系统自动化监控设备状态与作业流程，减少人工核查成本与误差，同时精准管控人员在岗情况，优化人力资源配置，提升整体生产效率，助力企业降本增效。