項目背景

隨著人工智能、計算機視覺等技術的快速迭代，基于大模型的視頻AI智能巡檢系統在工業場景的應用愈發成熟。該煤礦現有視頻監控網絡雖已實現基礎覆蓋，但缺乏智能巡檢能力，無法實時識別安全生產中的風險隱患，如人員違規行為、設備異常狀態、環境安全威脅等，導致安全事故預警滯后、管理效率低下。亟需建設一套覆蓋全作業場景、集成多維度識別功能的視頻AI智能巡檢系統，為煤礦安全生產筑牢智能防線。

項目痛點

人員行為監管難：露天礦區域廣、人員散，未戴防護裝備、吸煙、離崗等違規行為難實時發現，易引發安全事故。

設備監測效率低：機電設備依賴人工定期檢查，難實時捕捉運行異常，設備指示燈識別易出錯，故障發現滯后，影響生產連續性甚至引發事故。

特殊風險防控弱：邊坡塌陷位移難實時監測，煙火隱患發現遲，車輛進出計數人工統計易出錯、違停難管控，應急響應被動。

技術方案

本項目核心建設視頻AI智能巡檢系統，聚焦露天礦作業面、設備區、邊坡等關鍵區域，部署高清攝像頭與傳感器，實現全場景視頻數據與環境數據的全面檢測。系統本地化部署算法服務器，對采集的實時數據進行智能分析處理，同步通過管理平臺對巡檢數據進行告警可視化展示，有效提升露天礦安全監管效率，降低事故發生率，為礦場安全生產筑牢防線。部分算法如下：

1、區域入侵識別：檢測畫面中人員進入禁止區域的情況，并對違規情況進行報警。

2、翻越皮帶檢測：系統檢測畫面中是否有人員違規翻越皮帶，對違規情況進行報警。

3、設備指示燈識別：利用深度學習智能分析算法，可對監控區域的設備指示燈識別，若指示燈狀態異常，則立即報警。

4、煙火識別：利用深度學習智能分析算法，可對監控區域的火焰進行自動識別，若檢測到有火焰情況，則立即報警。

方案價值

本方案通過實時識別人員違規、設備異常等安全隱患，顯著改善預警滯后問題，助力煤礦降低安全事故發生率，筑牢安全防線；同時替代部分人工巡檢，大幅減少現場巡檢人員投入，AI識別準確率高且響應迅速，有效規避人工漏檢誤判，降低管理成本。方案還能提前預警設備故障，減少停機影響，優化車輛管理與邊坡防控，避免生產延誤，間接提升經濟效益，并為煤礦智能升級提供數據支撐。