项目背景
矿山井下作业场景复杂，作业区域人员安全管控与核心生产设备的稳定运行，是保障生产效率、规避安全事故的关键。当前该矿山巡检仍以人工巡检为主，受作业环境限制，人工巡检覆盖范围有限，且巡检频率固定，难以实时捕捉设备运行中的故障隐患，容易因响应滞后导致生产中断或安全事故。对此，该矿引入基于圣瞳多模态大模型的井下AI智能巡检系统，可针对性解决传统巡检的短板，精准识别设备异常与人员安全风险，为矿山提供高效、实时的智能巡检支持，成为提升矿山巡检效率与安全管控水平的重要工具。
项目痛点
设备监测低效：核心设备状态依赖人工定时检查，容易造成漏检，且缺乏实时监测，容易导致设备故障。
安全管控滞后：井下工作面危险区域无实时识别，人员误入风险高，重点设备异物难以及时发现，易导致设备卡堵、胶带撕裂等事故。
人工巡检局限性大：井下作业环境恶劣，人工巡检受环境影响容易出现判断误差，且高危区域存在人员安全风险。
技术方案
该技术方案以圣瞳多模态大模型为核心，构建井下智能安全巡检全流程体系：通过实时采集多场景视频数据，覆盖设备区、危险区及人工难达区域，从源头消除巡检盲区，平台配置部署基于多模态大模型开发的AI检测算法，可精准识别设备运行状态、人员危险闯入及异物入侵等关键隐患；平台端实时可视化展示运行情况，当检测到异常时，立即将包含异常位置、类型的告警信息推送至相关终端，确保隐患快速响应处置，形成高效巡检闭环。
部分算法如下：
1、采煤机运行时护帮板状态检测：系统精准识别护帮支护是否展开到位，未完全展开或未达到安全位置时，立即触发报警。
2、煤量监测：系统自动检测传送皮带的煤量等级即满溢、多煤、少煤、无煤状态，煤流状态变改时产生事件通知。
3、皮带偏移检测：分析皮带在两侧托辊上的位置关系，判断皮带是否发生跑偏，如发现皮带跑偏，系统将立即触发报警机制。
4、掘进机危险区人员监测：实时检测掘进机迎头及机身两侧区域，人员闯入且设备开机时，立即报警。
5、大块煤检测：系统实时实时识别大块煤并统计数量，超过预设阈值时，立即触发报警。
方案价值
本方案筑牢安全防线，依托实时隐患识别与快速告警功能，精准防控人员危险区域闯入、设备故障等风险，有效降低人员安全隐患与设备故障事故发生率。方案可直接接入厂区原有摄像头，实现降本增效；同时覆盖人工巡检盲区，减少误判漏判，缩短故障响应时间，降低设备停机损失。通过集中管控与数据可视化呈现，全面推动井下巡检智能化升级。