1.立项原因，旨在解决什么产品问题：
矿山运料皮带作为矿山运输的核心设备，长期以来存在人工巡检效率低、故障发现滞后、数据采集不连续等问题。皮带跑偏、撕裂、异物卡阻等故障一旦未及时发现，易引发设备损坏、生产中断，甚至安全事故，造成企业损失。因此，项目立项旨在通过智能化手段，实现皮带运行状态的自动检测、实时预警和数据分析，提升矿山运输的安全性和管理效率，降低人工成本和事故风险。
2.行业场景，业务背景：
在矿产、冶金、煤炭等重工业领域，皮带运输系统分布广、运行环境复杂，设备数量多，且现场环境粉尘大、光照差、无人值守。传统的人工巡检方式无法满足高效、精准的运维需求。随着矿山智能化升级，企业亟需引入自动化检测系统，实现对运料皮带的全天候状态监测、异常报警和远程管理，以支撑生产连续性和安全管理的数字化转型
1.项目具体功能模块：
皮带运行状态监测模块（跑偏、撕裂、断带、异物检测等）
视频/图像智能识别模块（AI视觉）
异常报警与联动控制模块
数据采集与存储模块
历史数据分析与报表模块
远程运维管理平台（Web/APP端）
系统自检与健康诊断模块
2.项目的主要功能描述：
系统通过部署工业摄像头、传感器等采集皮带运行图像和关键数据，利用AI智能算法实时分析皮带是否存在跑偏、撕裂、异物等异常情况。一旦检测到异常，系统自动推送告警信息，并可联动控制设备停机或调整运行。所有监测数据自动上传至云平台，便于运维人员远程查看实时状态、历史记录与故障统计，支持生成多维报表，辅助决策。系统还具备自检功能，保障自身运行可靠性。
1.具体任务：
负责项目核心功能模块（如AI视觉识别、异常检测算法）的设计与研发
采集端与平台端的数据通信协议制定与实现
负责云端数据管理与报表分析功能开发
完成前端Web平台的主要页面设计与交互实现
项目的整体方案设计、技术难点攻关及部分测试调优工作
2.项目技术栈、架构，实现上亮点、难点：
技术栈：Python（AI算法）、OpenCV/PyTorch（视觉识别）、Node.js/Java（后端服务）、Vue/React（前端平台）、MQTT/HTTP（通信协议）、MySQL/InfluxDB（数据存储）、Docker/K8s（部署运维）
架构：边缘计算+云平台架构，设备侧本地初步分析，云端深度处理与数据管理，支持分布式部署和多站点接入
实现亮点：
采用AI深度学习算法，实现复杂环境下的高精度异常检测
支持多源数据融合，提升检测准确率和系统容错性
实现实时报警与远程联动，缩短故障响应时间
实现难点：
复杂矿山环境下图像采集与识别鲁棒性保障
异常事件的多类型自动识别与误报过滤
大规模设备接入时系统的稳定性与高并发数据处理
前后端、各设备间高效数据同步与安全性设计
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