项目背景
现代露天矿作业环境复杂，人员与设备协同作业中，安全管理和生产效率提升是核心问题。该露天矿开采规模大、强度高，现场人员行为规范、设备状态监控及安全隐患排查，直接关乎矿山安全生产与可持续运营。随着AI技术发展，视觉识别在工业场景应用成熟，为露天矿智能化管理提供新路径。本次项目顺应矿山智能化转型趋势，依托AI识别分析技术，针对矿山现场风险点与管理需求，部署多算法并发分析，以提升安全监管水平和运营效率。
项目痛点
人员安全管控难：人员流动大，未戴安全帽、翻越围栏等违规行为频发，离岗、睡岗影响生产与应急，安全风险高。
现场隐患发现滞后：吸烟、车辆违停等易引发事故，人员聚集不利于疏散，人工监控容易松懈，难以及时察觉。
设备环境监控不足：机电设备等难实时掌握，设备故障、地质灾害难预警，车辆计数不准影响调度。
技术方案
本项目建设内容为内蒙古鄂尔多斯某露天矿人员行为识别，本次部署含未戴安全帽、翻越围栏、边坡塌陷、位移情况识别、设备指示灯识别、车辆违停识别等共计17种AI识别分析模型。本项目中接入现场120路摄像头，采取部分实时+轮巡分析方式，进行汇总展现。乙方根据现场情况选择下列算法部署：
部分算法如下：
1、人员聚集检测：检测画面中是否存在人员聚集的情况，对人数超过设定阈值的情况进行报警。
2、人员摔倒：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。
3、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自动识别，若检测到有火焰情况，则立即报警。
4、区域入侵：检测画面中进入禁止区域的情况，并对违规情况进行报警。
5、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。
方案价值
本方案能实时预警并支持快速处置，有效强化安全管理，降低事故概率，保障人员与设备安全；同时，实时视频实时分析设备状态可及时发现异常以减少停机，优化车辆调度并规范人员行为，助力提升人员安全，保障生产连续性；此外，通过智能分析全面掌控现场，替代低效人工监控，实现管理智能化，为决策和后续升级提供有力支撑，全方位推动矿山管理提质增效。