熵奕信息-AI多模态综合算法平台/识别预警平台系统

井下违章行为监测，自研 AI 降低安监隐患

井下人员习惯性违章屡禁不止、人工监管滞后漏检，是矿山安监管控的头号难题！传统巡查模式依赖安全员现场盯防，瞬时性、隐蔽性违章无法及时制止，事后追责为主的管控方式，根本无法规避人身安全事故与安监处罚风险。

一、传统井下人车管控核心痛点

井下作业场景复杂、作业点位分散，采掘、运输、机电作业环节多，违章行为具备突发性、随机性特点。长期以来，矿山安全监管高度依赖人工巡检+事后督查模式，现场管控存在诸多短板。

人员未佩戴安全帽、未穿戴防护用品、违规跨越设备、离岗睡岗、带电作业等典型三违行为，多是瞬时发生。安全员无法实现24小时全域值守，夜班、偏远巷道、单人作业区域长期存在监管盲区，大量隐性违章无法被及时发现。

传统监控仅具备录像回看功能，无主动识别预警能力，只能在事故发生后调取视频溯源，无法做到事前干预。同时人工巡查记录主观性强、台账整理繁琐，数据零散不系统，难以满足矿山安全标准化督查、合规验收要求。

多数通用AI算法适配性差，针对井下低光照、粉尘遮挡、画面昏暗等工况识别准确率低，误报、漏报频发，无法适配矿山常态化安监使用需求。

二、井下AI目标检测核心技术方案

针对矿山井下专属作业场景，依托自研AI视觉算法打造违章行为智能监测系统，精准适配井下复杂工况，破解传统安监监管滞后、覆盖不全、准确率低的行业痛点。

算法经过海量井下实景数据专项训练，兼容井下弱光、粉尘、设备遮挡等复杂环境，可全天候精准识别各类高频违章行为。涵盖防护用品穿戴不规范、违规闯入禁区、设备操作违章、作业人员离岗、聚众逗留等全场景安监重点问题。

系统搭载边缘计算架构，支持利旧矿山原有防爆监控设备，无需大规模硬件改造，降低智能化升级成本。所有视频分析、违章判定均在本地完成，仅上传告警数据与取证素材，契合矿山网络等保规范，响应速度更快。

一旦捕捉到违章行为，系统即刻触发现场声光预警，同步推送告警信息至安监管理平台，提醒现场人员即时整改，实现从“事后追责”向“事前预防、事中干预”的管控转变。

三、现场落地应用价值

自研AI违章监测系统，补齐了矿山人工安监的全域盲区，实现井下作业24小时不间断智能监管，从源头遏制人为安全事故。
有效减少安全员重复性巡检工作量，降低人工监管压力，规避因漏检、迟检导致的安监处罚风险。系统自动留存违章抓拍、告警视频、整改记录，自动生成标准化安监台账，全程可溯源、可复盘，完美适配各级安全督查与标准化验收工作。
通过常态化智能管控，规范井下人员作业行为，杜绝习惯性违章，全面提升矿山安全生产精细化、智能化管控水平。