隨著智能化礦山建設(shè)的加速推進(jìn)，煤礦安全生產(chǎn)對精準(zhǔn)化、實時化的監(jiān)管需求日益迫切。煤礦AI智能圖像分析預(yù)警系統(tǒng)通過融合計算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，構(gòu)建起覆蓋人員、設(shè)備、環(huán)境的“智慧之眼”，實現(xiàn)了從被動響應(yīng)到主動預(yù)警的跨越式升級。

煤礦AI智能圖像分析預(yù)警系統(tǒng)基于高清視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)與多模態(tài)傳感器，通過部署在井下關(guān)鍵區(qū)域的智能攝像頭實時采集圖像數(shù)據(jù)，結(jié)合云端或邊緣計算的AI算法模型進(jìn)行動態(tài)分析。其核心技術(shù)包括目標(biāo)檢測、行為識別、異常預(yù)警等模塊，形成“感知-分析-決策”閉環(huán)，有效解決傳統(tǒng)人工巡檢效率低、盲區(qū)多的問題。
 

 
 

煤礦AI智能圖像分析預(yù)警系統(tǒng)的三大類智能算法功能：

1、人員類檢測

·人臉識別：精確識別礦山現(xiàn)場的工作人員身份，避免未經(jīng)授權(quán)人員進(jìn)入危險區(qū)域。系統(tǒng)通過比對數(shù)據(jù)庫中的人臉信息，確保只有經(jīng)過授權(quán)的人員能夠進(jìn)入礦區(qū)。

·人員行為分析：監(jiān)測礦區(qū)內(nèi)人員的活動軌跡，并分析其是否存在違章行為，例如擅自進(jìn)入危險區(qū)域、未佩戴安全設(shè)備等行為，并聯(lián)動語音告警系統(tǒng)提醒糾正。

·入侵監(jiān)測與區(qū)域管控：劃定禁入?yún)^(qū)域（如皮帶運行區(qū)），利用動態(tài)目標(biāo)追蹤技術(shù)，實時監(jiān)測人員越界行為，并即時發(fā)出警報。

·安全帽識別：檢測礦區(qū)內(nèi)的工作人員是否正確佩戴安全帽。未佩戴安全帽的人員將被即時識別，并發(fā)出警告。

2、皮帶類檢測

·皮帶機(jī)狀態(tài)識別：實時監(jiān)測皮帶機(jī)的運行狀態(tài)，包括皮帶是否存在磨損、破損、撕裂、跑偏等異常狀態(tài)。

·煤流動態(tài)管控：實時分析皮帶煤流量大小與堆煤情況，識別堵煤現(xiàn)象或預(yù)測堵料風(fēng)險，輔助優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度。

·人員橫跨預(yù)警：針對違規(guī)跨越皮帶的行為，采用多目標(biāo)跟蹤算法觸發(fā)聲光報警，降低機(jī)械傷害事故率。

·異物檢測：如錨桿、鋼板、大塊矸石等異物出現(xiàn)在皮帶上時，系統(tǒng)會立即發(fā)出預(yù)警，防止異物對皮帶和設(shè)備造成損壞。

3、其他類檢測

·綜采面支護(hù)監(jiān)測：檢測液壓支架開合狀態(tài)，確保其處于安全正常的工作狀態(tài)，可結(jié)合壓力傳感器數(shù)據(jù)預(yù)判支護(hù)失效風(fēng)險。

·采煤機(jī)工況診斷：分析截齒溫度異常，識別設(shè)備過載或磨損狀態(tài)，降低故障停機(jī)率。

·車輛違章管理：監(jiān)測礦車超速、違規(guī)載人等行為，可聯(lián)定位系統(tǒng)追蹤車輛軌跡。

煤礦AI智能圖像分析預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建了多級預(yù)警機(jī)制：

1.實時告警：異常事件觸發(fā)彈窗、語音提醒和短信通知，例如皮帶跑偏時，現(xiàn)場語音提醒，監(jiān)控中心LED屏同步顯示故障位置與處理建議。

2.數(shù)據(jù)可視化管理：云端平臺匯總告警記錄、視頻片段與統(tǒng)計數(shù)據(jù)，生成可視化報表（如違章類型分布圖），輔助管理者優(yōu)化安全策略。

3.預(yù)測性維護(hù)：基于歷史數(shù)據(jù)分析設(shè)備壽命周期，提前制定檢修計劃。

煤礦AI智能圖像分析預(yù)警系統(tǒng)通過人員、皮帶、設(shè)備三大類算法功能，構(gòu)建了覆蓋井下全場景的“智能防護(hù)網(wǎng)”。其價值不僅在于風(fēng)險預(yù)警的實時性，更在于通過數(shù)據(jù)沉淀與模型迭代，推動礦山管理從“被動應(yīng)對”向“主動預(yù)防”轉(zhuǎn)型。