一、矿山检修区域人员管控核心痛点
1. 人工统计误差大，实时性缺失
井下多班组交叉作业场景普遍，人员进出频繁、动态流动性大。班前点名、人工台账仅能记录初始上岗人数，无法实时统计作业中途人员进出变动。在交接班、施工收尾撤场等关键时段，极易出现漏记、错记情况，导致现场实际作业人数与登记数据严重不符。
2. 受限空间超员作业风险极高
皮带巷、泵房、井下变电所、检修硐室等受限作业区域，矿山安全规程对作业人数有严格硬性限制。一旦发生超员施工，若突发顶板异动、瓦斯超限、设备故障等险情，会大幅降低人员疏散效率，扩大事故危害范围，是井下安全生产绝对不能触碰的红线。
3. 外包队伍管控混乱，溯源困难
矿山技改、设备检修大多引入外包施工队伍，人员构成复杂、流动更迭频繁。传统人工管控无法精准区分正式职工与外来施工人员，人员出入无实时记录、无影像存证，出现违规作业、安全隐患后，责任界定、问题溯源缺少有效数字化凭证，管理追责难度大。
4. 传统监控无计数能力，仅可事后回看
矿井原有监控设备仅支持视频存储、事后回放功能，只可用于事故发生后的溯源复盘，不具备智能识别、自动计数、超员预警能力。无法实现事前预防、事中实时干预，人员超限隐患只能被动留存，安全管控效率极低。
二、多目标人员计数AI算法核心技术优势
针对井下低照度、高粉尘、设备遮挡、人员密集交叉的恶劣复杂工况，多目标人员计数AI算法依托矿用机器视觉+边缘计算技术，彻底打破传统人工管控弊端，实现检修区域作业人数全自动、高精度、实时化智能管控。
算法基于海量井下实景场景专项迭代训练，搭载专属多目标检测追踪模型，可精准识别密集人群、局部遮挡人员、远距离微小作业目标。有效屏蔽井下粉尘、光影明暗波动、设备遮挡等环境干扰，从根源杜绝漏计、错计、重复计数等问题，保障统计数据精准稳定。
系统利用前端边缘算力完成本地视频流解析，无需依赖云端传输算力，实现毫秒级超低延迟人数统计。可24小时实时监测区域人员进出动态，自动更新在岗人数，一旦作业人数超出核定限额，立即触发现场声光预警、后台平台弹窗告警，督促现场人员及时整改纠偏。
同时系统自动留存人员进出抓拍影像、作业时段、点位人数等核心数据，生成标准化结构化人员管控台账，可无缝对接各类智慧矿山安全管控平台，构建“实时监测、超员预警、全程留痕、溯源复盘”的全闭环人员管理体系。