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      圣瞳案例 | 基于AI视觉的矿区管理平台项目

      · 精选案例

      项目背景

      随着工业4.0时代的到来,智能化、自动化已成为矿业发展的重要趋势。传统矿山作业环境复杂多变,存在诸多安全隐患,这些问题不仅威胁着现场工作人员的生命安全,也严重制约了矿山企业的生产效率与可持续发展。因此,某大型矿业集团决定引入AI视频分析系统,以提升矿山安全监管水平,优化生产流程,实现智慧矿山的转型升级。

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      项目痛点

      矿山生产环境复杂多变,安全隐患频发,这不仅加剧了施工风险,还严重制约了矿山生产效率的提升和安全水平的改善,具体存在以下痛点:

      安全隐患难以实时监控:矿山面积广阔,传统监控手段难以实现全时段、全方位的覆盖,对于违章作业、设备异常等情况难以及时发现和处理。

      事故预警能力不足:地质条件复杂,滑坡、塌方等灾害时有发生,缺乏有效的预警机制,导致应急响应滞后。

      人工监控效率低下:依赖人工监控视频画面,不仅劳动强度大,而且容易因疲劳导致漏检,影响监控效果。

      数据分析能力有限:传统的监控系统主要侧重于录像存储,缺乏对海量视频数据的有效分析和利用,难以挖掘潜在的安全隐患和管理优化点。

      技术方案

      本项目建设矿山AI视频分析项目,采购圣瞳AI算法分析服务器,用于接入现场64路摄像头进行识别及结果展示,对作业现场人员行为和环境等情况进行实时分析。

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      1、车辆违停检测:基于深度学习的目标检测,检测车辆是否停在禁停区域。

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      2、脱岗离岗检测:检测是否有人员离开工位。

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      3、睡岗检测:检测工位是否有人员睡觉情况。

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      4、人员聚集检测:检测画面中是否存在人员聚集情况,对人数超过设定阈值的情况进行报警。

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      5、抽烟检测:检测画面中人员是否出现抽烟行为。

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      6、烟雾检测:若检测到有烟雾情况立即报警。

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      方案价值

      该矿业集团自AI视频分析系统上线以来,安全管理水平显著提升。不仅解决了传统矿山安全监管中的诸多难题,还为矿山企业的数字化转型和可持续发展奠定了坚实基础,大大降低了人力成本,形成了良好的安全生产环境。随着技术的不断进步和应用场景的拓展,智慧矿山的建设将迈向更加广阔的前景。

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      圣瞳案例 | 石化场景智能视频AI分析项目
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