利用计算机视觉技术，人工智能(AI)在智慧矿山建设中的应用日益广泛。通过AI视觉分析技术和强大的“云+边+端”计算架构，非煤矿山算法视频分析服务器能够对输送带设备的状态、非法闯入禁区、机械设备异常、员工违规行为、火情等安全隐患进行24小时不间断的监测和分析。此外，与云端预警业务平台的结合，使得从早期发现、预警到及时处理的安全风险管理形成了一个完整的闭环系统。
在煤矿及关键非煤矿山的地表和井下重要位置，部署了高清摄像头和智能图像分析设备，以实时监控矿区的生产与安全状况。利用这些技术手段，可以对煤矿和非煤矿山是否有未授权的隐蔽作业、超员等违法行为进行分析和判断。
一、系统架构
视频智能识别系统自下而上分为“感知层、网络层、支撑层、应用层”四层。
1）网络层
网络层对接厂区主要局域网、视频专网等。
2）感知层
对接前端感知设备，如视频监控、NVR、和其他物联感知设备，对重要通道和场所进行实时监控分析，为场景的分析提供数据基础，采集数据的类型包含图片流和视频流两种。
3）支撑层
支撑层为应用层的主要能力支撑，包括视频监控、智能算法仓库、其他物联感知数据及告警模型的建立，为未来更智慧化的业务应用和管理需要提供能力支撑。
4）应用层
应用层主要综合视频智能预警业务应用，包括并不限于视频监控、设备管理、事件中心及各类安全、消防隐患等应用。
二、部署架构
非煤矿山算法视频分析服务器以新建和现有摄像头进行数据采集，通过边缘端和云端接入视频流，对非煤矿山的安全生产风险隐患事件进行监测分析，并支持将结果传送到第三方平台用于数据展示。
非煤矿山风险防控AI算法
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罐笼乘坐人员超限识别
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井底车场人员进入识别
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提升机运行状态识别
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关停/生产矿井出入井车辆数量异常识别
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过路车辆识别
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斜井人员进出识别
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值班空岗睡岗识别
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水仓水位异常识别
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配电室等长期无人巡检识别
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皮带跑偏识别
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行人不行车违章识别
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违规抽烟识别
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井下人员超长时间静止识别、
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人车防碰撞识别
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巡检人员超长时间停留识别
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提升机危险区域违规闯入识别
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烟雾检测识别
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未戴安全帽识别
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人员背夹佩戴识别
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绞车运行状态识别
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石矿堵塞识别
综上所述，人工智能的应用不仅提升了矿区安全监控的效率和准确性，还通过闭环的安全风险管理体系，显著增强了对潜在威胁的预防和响应能力。非煤矿山算法视频分析服务器系统架构的分层设计，从感知层的数据采集、网络层的传输、支撑层的智能分析，到应用层的综合管理，形成了一个高效、可靠的监控和预警网络。这种集成化的解决方案，使得矿区管理更加智能化，为矿山安全生产提供了强有力的技术支撑。
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Babosa
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10 28, 2024