AI智能技术驱动安全生产：智慧矿山视频智能监管新篇章

一、矿业智能化建设的现状

随着科技的飞速发展，智能化已成为推动各行各业转型升级的重要动力。在矿业领域，智能化建设更是成为提高生产效率、保障安全、减少资源浪费的关键途径。当前，矿业智能化建设已经取得了显著成果。通过引入物联网、大数据、云计算等先进技术，矿业企业实现了对矿山设备、生产流程、安全监控等方面的智能化管理。例如，无人采矿车、智能破碎机、自动化装载机等智能化设备的广泛应用，大大提高了矿山的开采效率和作业安全性。同时，智能化监控系统还能够实时监测矿山环境参数，及时预警和处理潜在的安全隐患。

尽管矿业智能化建设取得了显著成果，但仍面临诸多挑战。矿业生产环境复杂多变，对智能化设备的稳定性和可靠性提出了更高要求。

二、矿业智能化建设目标

矿业智能化建设，是指将先进的信息技术、控制技术和智能装备等应用于矿山的开采、运输、管理等各个环节，实现矿山的智能化、自动化和无人化运行。它不仅可以提高矿山的开采效率，降低生产成本，还可以改善矿工的工作环境，提高安全生产水平。

通过对历次事故类型、值班巡屏发现的隐患种类分析，考虑现有AI技术可达性及行业内应用情况，选取工装穿戴、高处作业、有限空间作业、起重作业、基坑（槽）支护设置、临边防护设置、班前会参会人员等场景，优先实现自动识别违章行为与抓拍报警。

TSINGSEE智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析，上报识别结果，并能进行语音告警播放。算法可按需组合、按场景配置，每个摄像头可同时配置3路算法，支持摄像头轮询与算法轮询任务。平台支持前端设备管理、实时视频预览、录像与云存储、告警推送、取证抓拍、算法在线加载及优化、数据态势分析大屏等。

三、矿山安全智能化监管场景示例

1、工装穿戴情况

问题：2023年值班巡屏工作中，未佩戴安全帽、未穿反光背心在现场类隐患占比47%。

需求：对现场人员未穿戴工装/反光衣情况进行报警。

解决办法：可利用TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4的安全帽佩戴、工服/反光衣穿着检测算法，对人员的安全规范着装行为进行自动检测与告警，当识别到有人员未按照要求穿戴安全帽、反光背心/工服时，将立即抓拍，并将告警信息上传到平台。

2、起重作业规范情况

问题：起重作业是工地项目中常见作业类型，也是高发违章之一。

需求：对起重作业半径内有人员经过情况进行报警。

解决办法：可利用AI智能分析网关V4的区域入侵检测算法进行危险区域的闯入识别与告警，还可结合现场语音装置进行喊话驱离，避免事故的发生。

3、有限空间作业规范情况

问题：近十年全国工贸行业有限空间作业安全事故中，污水处理系统造成的事故总量占比最高为43.12%。

需求：对下井人员未正确穿戴呼吸器、安全绳等工装的情况进行报警。

解决办法：利用AI智能分析网关V4的工服检测算法，可以对作业人员是否穿着工服情况进行自动识别，识别到异常时可立即发出告警。AI智能分析网关V4支持上传工服样式，通过调用工服算法模型匹配相应的数据库，实现智能监管。系统可支持上传至少10种工服样式。

4、班前会人员识别

问题：班前会参会人数、人员等信息采用人工填报，信息真实性、准确性需进一步提高。

需求：1）利用面部识别技术，识别班前会参会人员、人数等信息。

2）对班前会参会人员中，未在建筑市场中录入实名制信息的人员进行报警。

3）对现场管理人员未参加班前会的情况进行报警。

解决办法：可利用AI智能分析网关V4的人脸识别算法，对现场人员进行人脸识别、比对，并能支持在检测到陌生人时发出告警，提高班前会的规范化管理。利用区域人数统计算法还可以统计当前人数。

四、矿业智能化建设的实践案例

近年来，国内外越来越多的矿山开始探索和实践矿业智能化建设。例如，某大型煤矿通过引进智能化采掘系统，实现了无人化采矿，大大提高了采矿效率和安全性。同时，该煤矿还建设了智能化安全监测系统，通过实时监测煤矿的安全状况，有效预防和减少了安全事故的发生。

值得一提的是，视频汇聚EasyCVR视频监控平台是智慧煤矿的基础设施之一，通过高清摄像头、传输网络、存储设备等组成。平台具备实时监控、录像、存储与回放、告警、级联等功能，能够实现对煤矿各区域的全覆盖监控。同时，平台支持多种显示模式，方便用户根据需要查看和管理。

五、矿业智能化建设的未来展望

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，矿业智能化建设将在未来发挥更加重要的作用。一方面，随着5G、物联网、人工智能等技术的不断成熟和应用，矿业智能化建设的水平将不断提高，矿山的开采效率、安全水平和环境保护能力将得到进一步提升。另一方面，随着矿业智能化建设的深入推进，矿山的智能化、自动化和无人化水平将不断提高，矿工的工作环境将得到极大改善，矿山的安全生产水平将得到进一步提升。