项目背景

井工矿是我国能源产业的重要组成部分，然而其生产环境复杂多变，安全隐患众多。随着人工智能（AI）技术的不断进步，其在矿山安全监控中的应用日益广泛。为了提高矿山作业的安全性和效率，某大型矿业公司决定引入AI识别算法，覆盖未戴安全帽识别、乘坐猴车携带大件、大块矸石识别、超挂车识别等13个关键场景，实现全方位的安全监控和智能化管理。

项目痛点

矿山生产环境复杂，存在诸多安全隐患，如工人未佩戴安全帽、违规携带大件物品乘坐猴车、大块矸石混入运输系统等行为，这些都可能随时引发安全事故。然而，传统的人工监控方式不仅效率低下，存在监控盲区，且人力成本高昂，难以实现全天候、无死角监控。同时，矿山生产数据海量且复杂，传统方法难以有效处理和分析这些数据，进一步增加了安全管理的难度。

技术方案

通过本项目，以 AI图像智能识别技术为核心，利用智能识别算法模块，实现监控视频的智能分析、检查，及时发现违章行为，有效提升安全监督管理水平，减少作业事故发生率。本项目能够实现作业现场“全覆盖、全过程、实时化、标准化”安全监督。

1、未戴安全帽识别：基于深度学习的目标检测，分类及分割算法，自动识别进入作业区域人员安全帽的佩戴情况，并对违规情况进行报警。

2、乘坐猴车携带大件：检测人员乘坐猴车时，是否携带了大件、长件，携带时进行报警。

3、大块矸石识别：检测运输皮带上是否有大块矸石，当时别到大块矸石时立即报警通知相关人员。

4、超挂车识别：对于画面中运输车所挂车辆数量进行识别，超过限定数量进行报警。

5、皮带异物监测识别：检测运输皮带上是否出现异物，出现报警。现报警。

方案价值

本项目井工矿场景AI识别算法的应用，实现了对矿山生产环境的全方位监控，不仅解决了传统监控方式存在的诸多痛点。使得矿山管理更加智能化、精细化，为企业带来了显著的安全效益和经济效益有助于企业实现可持续发展。随着技术的不断进步和应用的深入，AI将在矿山行业中发挥更加重要的作用。