立项原因
矿山生产安全是企业运营的重中之重，传统安全管控主要依赖人工巡查和事后处置，存在响应滞后、风险隐患难以预防、管理效率低等问题。随着矿山规模扩大、自动化水平提升，企业亟需更加智能、高效的安全管控手段，实现风险的实时发现和及时处置。项目立项旨在引入AI视觉与智能分析技术，提升矿山安全管理的自动化、智能化水平，减少事故发生率，保障人员、设备及财产安全。
行业场景，业务背景
矿山园区分布广、环境复杂，涉及众多人员、设备与生产环节，安全风险点多且变化快。传统的安全管理难以覆盖所有关键环节，容易遗漏隐患。行业对安全生产、风险预警、人员行为规范、危险区域防护等提出更高要求。随着人工智能、机器视觉技术的发展，将AI应用于矿山安全管控成为行业趋势，助力企业实现“主动预防+智能管控+高效响应”的现代化安全管理
1.项目具体功能模块
行为监测模块
设备点检模块
安全管理与实时预警模块
数据统计与分析模块
危险区域检测模块
刮板状态检测模块
离岗检测模块
烟火监测分析模块
扒车蹬车行为检测模块
皮带跑偏检测模块
工服工帽佩戴检测模块
皮带异物检测模块
2.项目的主要功能描述
系统通过部署高清工业摄像头和智能传感器，对矿区关键区域和设备进行实时视频采集。利用AI算法对人员行为、设备状态、环境风险等进行智能分析，自动识别安全隐患，包括人员离岗、危险区域闯入、烟火异常、设备异常（如刮板、皮带状态）、违规行为（如扒车蹬车、未佩戴工服工帽）等。系统可自动生成报警信息，并联动管理平台进行信息推送、应急处置。所有数据实时上传、统计分析，支持安全管理决策和事故追溯。
1.具体任务
设计并开发各类AI视觉识别模型（如人员行为、设备状态、危险区域检测等）
实现视频流采集、预处理与实时分析
搭建安全管理与实时预警平台，包括前端展示和后端服务
完成数据统计与报表分析模块开发
系统集成：设备接入、数据传输、报警联动、平台对接
参与项目测试优化与技术文档编制
项目使用了哪些技术栈、架构，实现上亮点、难点
技术栈：Python（AI算法）、PyTorch/TensorFlow（深度学习）、OpenCV（视觉处理）、C++/Go（高性能视频流处理）、Node.js/Java（后端服务）、Vue/React（前端开发）、MySQL/InfluxDB（数据存储）、MQTT/HTTP（数据通信）、Docker/K8s（容器化与运维）、RTSP/ONVIF（摄像头接入协议）
架构：边缘计算+云平台架构，前端设备实现初步分析，核心数据上传云端深度处理，支持分布式部署与多站点管理，灵活扩展
2.实现亮点：
多场景、多类型AI视觉模型协同，实现矿区安全风险全方位智能监控
实时视频分析与高效报警机制，提升风险响应速度
支持多设备、多协议接入，系统拓展性强
数据统计与可视化，辅助管理决策
3.实现难点：
复杂矿区环境下视频采集与识别的鲁棒性（如光照变化、遮挡、灰尘等）
多类风险事件的高准确率识别与低误报率算法优化
大规模设备接入与高并发数据流处理
边云协同架构的可靠性与安全性保障
评论