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專業(yè)AI智能分析場景化應用方案提供商
為深入貫徹落實習近平總書記關于安全生產重要指示批示精神，以遏制礦 山重特大事故為目標，以防范化解重大安全風險為主線，充分利用新一代信息 技術，切實加強煤礦及重點非煤礦山重大災害風險防控工作，國家礦山安監(jiān)局 聯(lián)合財政部印發(fā)了關于《煤礦及重點非煤礦山重大災害風險防控建設工作總體 方案》的通知（礦安〔2022〕128號），并配套印發(fā)了《安全生產預防和應急救 援能力建設補助資金管理辦法》的通知（財資環(huán)﹝2022﹞93號），要求開展非 煤礦山重大災害風險防控建設。為響應國家建設任務要求，安徽省應急管理廳、 安徽省能源局、國家礦山安全監(jiān)察局安徽局以及安徽省財政廳聯(lián)合報送了《關于報送安徽省煤礦及重點非煤礦山重大災害風險防控建設工作實施方案和 2023 年度工作計劃的報告》（皖應急﹝2023﹞46號），明確推進非煤礦山重大災害 風險防控建設。深圳市智安視訊科技有限公司，作為專業(yè)的礦山AI智能分析場景化應用方案提供商，為《安徽省煤礦及重點非煤礦山重大災害風險防控建設》的建設聯(lián)網積極響應，深入現(xiàn)場配合客戶采集AI智能分析技術要求所需素材訓練算法，完善平臺功能。在深圳市智安視訊科技有限公司技術人員全程配合下項目圓滿取得成功，通過甲方驗收。并得到客戶、業(yè)主方以及省市級領導的高度好評！
接下來我們從建設要求的重點監(jiān)控點位，算法，平臺等各個方面解析案例以及文件：
1、安裝點位
《安徽省煤礦及重點非煤礦山重大災害風險防控建設》方案對非煤礦山重點監(jiān)控點位以及不同點位的AI識別內容、平臺要求都做了明確規(guī)定，要求在在重點非煤礦山的采場危險區(qū)域、高陡邊坡、排土場、尾礦庫庫區(qū)周邊 （干灘）、排洪設施、井下危險區(qū)域、井下皮帶機頭、機尾、井底車場、馬頭門等關鍵地點、重要部位安裝高清攝像機。
井下重點點位攝像頭覆蓋要求如下表所示。針對上述重點點位所需攝像頭，根據礦山工業(yè)視頻系統(tǒng)建設情況，企業(yè)按照“ 利舊” 的原則，充分利用原有攝像 頭開展本系統(tǒng)建設；攝像頭缺失或不滿足技術參數(shù)要求的點位，由企業(yè)按需進行完善和建設。
井下重點點位攝像頭覆蓋要求表如下：
礦山 類型 | 地點區(qū)域 | 攝像機監(jiān)控場 景 | 適配算法 |
地下 礦山 |
主井口 |
主運皮帶機頭 （機尾）/箕斗 卸料口/運礦車 輛出入口 | 關停/生產礦井出入井車輛數(shù)量 異常識別 未戴安全帽識別 皮帶危險區(qū)域人員違規(guī)闖入識別 皮帶運行狀態(tài)識別 皮帶跑偏識別 過路車輛識別 |
副井、斜井、斜坡道、風井、平硐口等 | 人員出入口 | 未戴安全帽識別 巡檢人員超長時間停留識別 | |
調度室及井下值班室 | 調度室及井下 值班室 | 值班空崗睡崗識別 | |
提升機房 |
提升機房 | 巡檢人員超長時間停留識別 提升機運行狀態(tài)識別 提升機危險區(qū)域違規(guī)闖入識別 長期無人巡檢識別 | |
井底車場 | 井底車場 | 井底車場人員進入識別 行人不行車違章識別 | |
馬頭門 | 罐籠搖臺 | 罐籠乘坐人員超限識別 | |
炸藥庫 | 炸藥庫 | 違規(guī)抽煙識別 | |
變電所及配電室 | 變電所及配電室 | 長期無人巡檢識別 巡檢人員超長時間停留識別 | |
電機車 | 電機車 | 人和車防碰撞監(jiān)測識別 | |
配電柜 |
配電柜 | 煙霧檢測識別 長期無人巡檢識別 巡檢人員超長時間停留識別 |
水泵房 |
水泵房 | 水倉水位異常識別 長期無人巡檢識別 巡檢人員超長時間停留識別 |
2、算法要求
針對上述重點點位所需攝像頭點位和場景的AI 分析模型識別準確率和召回率應達到對應要求，具體要求見下
表。應支持針對特定場景對模型進行更新管理，確保識別準確性。
視頻 AI 分析模型技術要求
序號 | 模型名稱 | 模型簡述 | 準確率要求 | 召回率要求 |
1. | 值班空崗睡崗識別 | 監(jiān)測調度室等值 班空崗 、 睡崗違規(guī)行為 |
不低于95% |
不低于 95% |
2. |
皮帶危險區(qū)域人 員違規(guī)闖入識別 | 監(jiān)測皮帶機機頭 機尾危險區(qū)域作 業(yè)人員異常闖入行為 |
不低于95% |
不低于 95% |
3. | 井底車場人員進入識別 | 監(jiān)測井底車場的人員進出 | 不低于95% | 不低于 95% |
4. | 巡檢人員超長時 間停留識別 | 監(jiān)測巡檢人員在 某一點位超長時 間停留的行為 |
不低于90% |
不低于 90% |
5. |
井下人員超長時 間靜止識別 | 監(jiān)測井下作業(yè)人 員意外受傷 ，行 動受限的危險行為 |
不低于90% |
不低于 90% |
6. |
皮帶運行狀態(tài)識 別 | 監(jiān)測皮帶關停狀 態(tài) ，輔助監(jiān)管識 別企業(yè)停工生產 行為 |
不低于90% |
不低于 90% |
7. | 人員乘坐皮帶識 別 | 監(jiān)測人員違規(guī)乘 坐皮帶風險 | 不低于95% | 不低于95% |
8. |
提升機運行狀態(tài) 識別 | 監(jiān)測提升機關停 狀態(tài) ，輔助監(jiān)管 識別企業(yè)停工生產行為 |
不低于90% |
不低于90% |
9. | 配電室等長期無 人巡檢識別 | 監(jiān)測配電室等長 期無人巡檢的違 | 不低于90% | 不低于90% |
規(guī)行為 | ||||
10. | 罐籠乘坐人員超 限識別 | 監(jiān)測罐籠乘坐人 員超出規(guī)定人員數(shù)量的違規(guī)行為 |
不低于 90% |
不低于 90% |
11. | 皮帶跑偏識別 | 監(jiān)測皮帶跑偏的 危險狀態(tài) | 不低于 90% | 不低于 90% |
12. |
未戴安全帽識別 | 監(jiān)測員工是否未 佩戴安全帽 ，從 而引起意外受傷風險 |
不低于 95% |
不低于 95% |
13. | 關停/生產礦井出 入井車輛數(shù)量異 常識別 | 對關停/生產礦井 出入井車輛數(shù)量進行識別 |
不低于 90% |
不低于 90% |
14. | 行人不行車違章 識別 | 監(jiān)測“ 行 人 不 行 車，行車不行人” 違章行為 |
不低于 90% |
不低于 90% |
15. | 違規(guī)抽煙識別 | 識別井下違規(guī)抽 煙行為 | 不低于 95% | 不低于 95% |
16. | 過路車輛識別 | 識別井上礦區(qū)過 路車輛 | 不低于 90% | 不低于 90% |
17. |
提升機危險區(qū)域 違規(guī)闖入識別 | 識別提升機作業(yè) 時周邊危險區(qū)域 是否有人員違規(guī)闖入行為 |
不低于 95% |
不低于 95% |
18. | 斜井人員進出識 別 | 識別斜井井口人 員進出情況 | 不低于 90% | 不低于 90% |
19. | 煙霧檢測識別 | 識別配電柜區(qū)域 范圍內出現(xiàn)的煙 | 不低于 90% | 不低于 90% |
霧識別 | ||||
20. |
人車防碰撞識別 | 實現(xiàn)電機車運行方向人員識別，在同一監(jiān)控畫面內當電機車前進方向上有人員存在時進行報警。 |
不低于 90% |
不低于 90% |
21. | 水倉水位異常識 別 | 識別和水尺刻度讀數(shù)來判定當時的水尺水位值 |
不低于 90% |
不低于 90% |
3、平臺要求
非煤地下礦山企業(yè)建設的視頻智能監(jiān)控系統(tǒng)，應接入井上井下關鍵地點和 重點部位的視頻監(jiān)控數(shù)據，利用視頻 AI 智能分析專用設備的分析能力，實現(xiàn)對 重點設備設施和環(huán)境場所的感知監(jiān)測、風險研判和閉環(huán)管理，主要功能包括視 頻智能監(jiān)測、人工遠程巡查、風險閉環(huán)管理、移動端應用等。同時，系統(tǒng)應支持將企業(yè)風險信息和視頻監(jiān)控數(shù)據等推送給省級監(jiān)管平臺。
具體要求如下：
主要利用視頻AI 對礦山監(jiān)控視頻進行智能分析，重點對入礦井人數(shù)異常、出礦貨車數(shù)異常、運輸設備運行異常等不安全行為進行實時智能分析監(jiān)測預警，AI 實時告警模塊實現(xiàn)實時預警信息展示，通過圖表對風險趨勢、高頻預警風險類型及部位進行統(tǒng)計分析，實現(xiàn)對礦山的智能監(jiān)測預警。
1 、視頻聯(lián)網接入情況統(tǒng)計：提供視頻聯(lián)網接入情況統(tǒng)計功能，展示礦山視頻接入部位數(shù)量和重點部位覆蓋率，以及接入視頻數(shù)量和視頻在線率。
2 、視頻智能預警和處置情況統(tǒng)計：提供視頻智能預警和處置情況統(tǒng)計功能， 匯總展示視頻 AI 智能分析風險預警的總體情況，包括風險總數(shù)、已處置數(shù)、未處置數(shù)、處置率。
3 、視頻 AI 實時預警：支持值班室、井底車場等 10 類非煤礦山重要場所區(qū) 域，值班空崗、攝像頭遮擋挪移、井下行人不行車違章、出入井車輛數(shù)量異常 識別等不少于 20 類風險場景的 AI 告警結果的實時滾動展示，場景和模型分析要求具體見 2、算法要求：視頻 AI 分析模型技術要求
4 、支持查看預警類型、預警區(qū)域、預警時間、發(fā)生位置及預警視頻截圖證據等預警信息。提供按待處置、已處置、逾期未處置不同狀態(tài)過濾預警信息進行展示。支持查看詳細預警信息，并對處置情況進行跟蹤反饋。
5 、視頻 AI 實時預覽：以輪播形式展示接入的視頻監(jiān)控資源，支持對輪播的視頻監(jiān)控進行配置管理，輔助管理人員實時了解礦山情況。
因為篇幅有限這里不一一詳述，如需了解更多詳情，請咨詢我司市場部同事！
