中伟视界：非煤矿山智能化改造，阻车器与挡车栏状态智能监测

非煤矿山智能化改造，除了政策文件，上级监管单位需要安装的AI智能分析算法功能之外的，矿方真正关心的，能解决矿方安全生产隐患的AI智能分析算法功能有哪些呢？

智慧矿山项目交流汇报

经过与矿方的现场交流沟通，收集第一现场人员对安全生产隐患的需求，我们整理了如下的第一期急需要解决的AI智能分析算法。现描述如下：

1、人员入井口安全帽检测

安全帽检测

人员入井过闸机前，通过AI摄像机判断进入指定区域内的人员是否佩戴安全帽，对检测到有未佩戴安全帽的人员，AI摄像机发出报警信息，并将报警信息发送给闸机系统，成为闸机系统判断是否开闸的一个判断条件；AI摄像机对接闸机系统，并将报警信息推送到矿山多模态智能预警平台，对未佩戴安全帽的人员进行抓图留证，并生成的报警短视频，通过矿山多模态预警平台对未佩戴安全帽的情况统计汇总。

AI摄像机支持在画面中划定区域，只对划定区域内的人员进行检测，当划定区域内出现多个人员时，同时对多个人员进行检测，只要检测到划定区域内有人员未佩戴安全帽的情况，系统即认定有人未佩戴安全帽，将对闸机系统发送不开门指令，从而对现场人员起到相互监督作用。

平台支持多种颜色安全帽的判断，也支持多种款式的支持。我们在对安全帽进行检测的同时，对人头和人肩的检测，以提高检测准确率。降低误报的发生

AI摄像机支持对未佩戴安全帽的持续时长进行判断，从而可以排除偶尔一张图片误报的情况，也可以排除摘帽抓痒情况的误报

AI摄像机支持对检测对象大小的过滤，可以根据现场情况进行灵活设置，比如在近景检测环境中，人头和人肩都比较大了，就可以在参数里设置检测目标的大小设大些，从而排除非人头而像人头对象的误报，针对现场情况进行细分化的设置将大大提高现场AI算法识别率的提高。

2、人员入井口自救器检测

自救器检测

自救器作为下井人员必戴的安全设备，也关系着每一个下井人员的生命安全，一旦有人员未佩戴自救器下井，将对安全生产带来非常大的安全隐患，因此特别重视自救器的佩戴情况检测。

人员入井过闸机前，通过AI摄像机判断进入指定区域内的人员是否佩戴自救器，对检测到有未佩戴自救器的人员，AI摄像机发出报警信息，并将报警信息发送给闸机系统，成为闸机系统判断是否开闸的一个判断条件；AI摄像机对接闸机系统，并将报警信息推送到矿山多模态智能预警平台，对未佩戴自救器的人员进行抓图留证，并生成的报警短视频，通过矿山多模态智能预警平台对未佩戴自救器的情况统计汇总。

AI摄像机支持在画面中划定区域，只对划定区域内的人员进行检测，当划定区域内出现多个人员时，同时对多个人员进行检测，只要检测到划定区域内有人员未佩戴自救器的情况，系统即认定有人未佩戴自救器，将对闸机系统发送不开门指令，从而对现场人员起到相互监督作用。

自救器佩戴方式按照统一标准方式进行佩戴，比如佩戴在身前，面向AI摄像机的方向，确保自救器不被遮挡和处于摄像机检测不到的角度。

系统支持多种颜色、款式的自救器检测，也支持根据现场自救器的样式进行学习优化，直至系统能准确识别出自救器为止。

系统支持自救器和人员关系的确认，确保自救器是佩戴在下井人员身上的，从而提高自救器检测准确率的提升，也可以避免对自救器设备识别的误报而判断错误。

AI摄像机支持对未佩戴自救器的持续时长进行判断，从而可以排除偶尔一张图片误报的情况，也可以部分排除自救器偶尔被遮挡情况的误报

AI摄像机支持对自救器检测对象大小的过滤，可以根据现场情况进行灵活设置，比如在近景检测环境中，自救器比较大了，就可以在参数里设置检测目标的大小设大些，从而过滤掉小目标的判断，部分排除非自救器对象的误报，针对现场情况进行细分化的设置将大大提高现场AI算法识别率的提高。

3、人员入井口抽烟检测

抽烟检测

抽烟是对人身体伤害非常大的一种不良习惯，也是矿山明文禁止的一种行为，但部分人员烟瘾比较大，难以控制，想着在下井前先抽上一根，而下井前的环境是比较危险的情况，一旦有人抽烟，将会带很大的安全隐患。

通过AI摄像机判断进入指定区域内的人员是否存在抽烟行为，对检测到有人抽烟的情况，AI摄像机发出报警信息，并将报警信息推送到矿山多模态智能预警平台，对抽烟的人员进行抓图留证，并生成的报警短视频，通过矿山多模态智能预警平台对有人抽烟的情况统计汇总。

AI摄像机抽烟检测支持多种条件的判断：一是对烟的识别，首先判断是否是烟，包括点火的烟和未点火的烟，二是对人的嘴、脸和手的判断，三是对动作的判断，三个条件组合判断之后，只有几种情况下才会报警，一是人手夹烟，二是人手夹烟放在嘴边，三是人嘴叼着烟时，只有这三种情况下才会报警，当然，烟分点着带火点和未点着不带火点和烟雾的情况。

AI摄像机支持对抽烟检测的持续时长进行判断，从而可以排除偶尔一张图片误报的情况。

AI摄像机支持对抽烟检测对象大小的过滤，可以根据现场情况进行灵活设置，比如午烟是比较小的检测对象了，但人脸和人手等检测对象偏大，我们可以组合两种对象的大小进行联合判断是否是我们需要检测的对象。

4、阻车器状态检测

阻车器状态检测

阻车器作为万一有异常矿车出罐笼后的第一道阻车器，对安全生产起着非常重要的作用。但如果对阻车器的状态处理不当，也会对正常生产带来一定的麻烦，而正常地使用阻车器就至关重要了。

那怎样才能正确使用阻车器呢，在培训、考核工作人员的前提下，再借助AI分析算法及时判断阻车器的状态是否处于正确状态下，从面避免因人为疏忽而导致的不安全因素。

阻车器的正确工作状态：当罐笼门关闭，没有矿车从罐笼出来，轨道处于空闲状态时，阻车器应该处于闭合状态，防止车辆通过轨道进入罐笼或者从罐笼出来，若此时AI摄像机检测到阻车器处于打开状态时会第一时间产生报警，并把报警信息上报给矿山多模态智能预警平台。

阻车器状态检测

当AI摄像机检测到罐笼门打开，当罐笼门打开摇台放下时，在系统设定的时间内，阻车器必须处于打开状态，方便矿车通行，如果在系统设定的时间内阻车器未打开还处于闭合状态，AI摄像机将产生报警并联动声光报警设备发出警报。第一时间把报警信息上报给矿山多模态智能预警平台。

5、挡车栏状态检测

挡车栏作为阻挡一切车辆在非必要的情况下靠近罐笼的一道有力屏障，而工作人员往往容易忽略对其进行关闭，从而导致对矿山的安全生产带来很大的安全隐患，我们通过AI摄像机通过对矿山和挡车栏状态的识别，能够有效排除安全生产的隐患，确保安全生产的顺利进行。

挡车栏有打开和关闭两种状态，当挡车栏处理关闭状态时，可以有效阻挡一切车辆的进入，而处理打开状态时，车辆可以进入也可以出去。

AI摄像机根据罐笼门的状态联合判断挡车栏应该处于的状态，当检测到挡车栏处理不正常状态下时立即产生报警并抓拍图片上报矿山多模态智能预警平台。

挡车栏状态检测

那怎样才是挡车栏正确的状态：当罐笼门关闭，没有矿车从罐笼出来，挡车栏应该处于闭合状态，防止车辆通过并进入罐笼或者从罐笼出来，若此时AI摄像机检测到挡车栏处于打开状态时会第一时间产生报警，并把报警信息上报给矿山多模态智能预警平台。

挡罐笼门打开，摇台处理放置到位时，应该在系统设定的时间内打开挡车栏，使挡车栏处于打开状态，方便矿车出入。若罐笼门打开后在系统设定时间内未打开挡车栏，AI摄像机会第一时间发出报警，联动声光报警器。并把报警系统推送给矿山多模态智能预警平台。

当AI摄像机检测到罐笼门关闭后，在系统设定的时候内挡车栏继续处于打开状态时，系统会产生报警，并联动声光报警，通过短信、电话通知相关人员，并在矿山多模态智能预警平台产生报警信息，形成告警处理闭环，直至挡车栏处理正常状态时结束本次报警事件。当相关人员未及时处理挡车栏相关状态时。矿山多模态智能预警平台根据平台设定的升级时长，自动对事件进行升级，并通过短信、电话自动通知更高一级事件处理人。从而让事件得到更有效的处理。

挡车栏状态检测

通过先进的AI智能分析算法，矿山项目实现多项安全隐患的智能检测与预警功能，包括人员入井的安全帽与自救器佩戴情况、抽烟行为监控及阻车器与挡车栏状态检测，从而有效保障矿山安全生产，提升工作现场的安全防护水平。

中伟视界矿山版分析服务器、AI盒子、IPC包含的算法有：皮带跑偏、皮带异物、皮带撕裂、皮带划痕、皮带运行状态识别（启停状态）、运输带有无煤识别、煤流量检测、运输带坐人检测、行车不行人、罐笼超员、静止超时、摇台是否到位、入侵检测、下料口堵料、运输带空载识别、井下堆料、提升井堆煤检测、提升井残留检测、瓦斯传感器识别、猴车长物件检测、佩戴自救器检测、风门监测、运料车通行识别、工作面刮板机监测、掘进面敲帮问顶监控、护帮板支护监测、人员巡检、入侵检测、区域超员预警、未戴安全帽检测、未穿工作服识别、火焰检测、离岗睡岗识别、倒地检测、摄像机遮挡识别、摄像机挪动识别等等算法。