圣瞳案例 | 基于AI视觉的矿区管理平台项目

·  项目背景  ·

随着工业4.0时代的到来，智能化、自动化已成为矿业发展的重要趋势。传统矿山作业环境复杂多变，存在诸多安全隐患，这些问题不仅威胁着现场工作人员的生命安全，也严重制约了矿山企业的生产效率与可持续发展。因此，某大型矿业集团决定引入AI视频分析系统，以提升矿山安全监管水平，优化生产流程，实现智慧矿山的转型升级。

·  项目痛点  ·

矿山生产环境复杂多变，安全隐患频发，这不仅加剧了施工风险，还严重制约了矿山生产效率的提升和安全水平的改善，具体存在以下痛点：

安全隐患难以实时监控：矿山面积广阔，传统监控手段难以实现全时段、全方位的覆盖，对于违章作业、设备异常等情况难以及时发现和处理。

事故预警能力不足：地质条件复杂，滑坡、塌方等灾害时有发生，缺乏有效的预警机制，导致应急响应滞后。

人工监控效率低下：依赖人工监控视频画面，不仅劳动强度大，而且容易因疲劳导致漏检，影响监控效果。

数据分析能力有限：传统的监控系统主要侧重于录像存储，缺乏对海量视频数据的有效分析和利用，难以挖掘潜在的安全隐患和管理优化点。

·  技术方案  ·

本项目建设矿山AI视频分析项目，采购圣瞳AI算法分析服务器，用于接入现场64路摄像头进行识别及结果展示，对作业现场人员行为和环境等情况进行实时分析。

1、车辆违停检测：基于深度学习的目标检测，检测车辆是否停在禁停区域。

2、脱岗离岗检测：检测是否有人员离开工位。

3、睡岗检测：检测工位是否有人员睡觉情况。

4、人员聚集检测：检测画面中是否存在人员聚集情况，对人数超过设定阈值的情况进行报警。

5、抽烟检测：检测画面中人员是否出现抽烟行为。

6、烟雾检测：若检测到有烟雾情况立即报警。

·  方案价值  ·

该矿业集团自AI视频分析系统上线以来，安全管理水平显著提升。不仅解决了传统矿山安全监管中的诸多难题，还为矿山企业的数字化转型和可持续发展奠定了坚实基础，大大降低了人力成本，形成了良好的安全生产环境。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，智慧矿山的建设将迈向更加广阔的前景。