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專業(yè)AI智能分析場景化應(yīng)用方案提供商
祝賀深圳市智安視訊科技有限公司智慧礦山AI智能分析預(yù)警系統(tǒng)成功應(yīng)用于安徽某金礦。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(yīng)用方案提供商，為《安徽省煤礦及重點非煤礦山重大災(zāi)害風(fēng)險防控建設(shè)》的建設(shè)聯(lián)網(wǎng)積極響應(yīng)，深入現(xiàn)場配合客戶采集AI智能分析技術(shù)要求所需素材訓(xùn)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(shù)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(lǐng)導(dǎo)的高度好評
接下來我們從建設(shè)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(zāi)害風(fēng)險防控建設(shè)》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(nèi)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(shè)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(guān)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(jù)礦山工業(yè)視頻系統(tǒng)建設(shè)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(shè)；攝像頭缺失或不滿足技術(shù)參數(shù)要求的點位，由企業(yè)按需進行完善和建設(shè)。
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(guān)停/生產(chǎn)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(fēng)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(diào)度室及井下值班室 | 調(diào)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(zhǔn)確率和召回率應(yīng)達(dá)到對應(yīng)要求，具體要求見下
表。應(yīng)支持針對特定場景對模型進行更新管理，確保識別準(zhǔn)確性。
視頻 AI 分析模型技術(shù)要求
序號 | 模型名稱 | 模型簡述 | 準(zhǔn)確率要求 | 召回率要求 |
1. | 值班空崗睡崗識別 | 監(jiān)測調(diào)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(guān)停狀 態(tài) ，輔助監(jiān)管識 別企業(yè)停工生產(chǎn) 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(fēng)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(guān)停 狀態(tài) ，輔助監(jiān)管 識別企業(yè)停工生產(chǎn)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(fēng)險 |
不低于 95% |
不低于 95% |
13. | 關(guān)停/生產(chǎn)礦井出 入井車輛數(shù)量異 常識別 | 對關(guān)停/生產(chǎn)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(nèi)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(nèi)當(dāng)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(dāng)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(shè)的視頻智能監(jiān)控系統(tǒng)，應(yīng)接入井上井下關(guān)鍵地點和 重點部位的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，利用視頻 AI 智能分析專用設(shè)備的分析能力，實現(xiàn)對 重點設(shè)備設(shè)施和環(huán)境場所的感知監(jiān)測、風(fēng)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(yuǎn)程巡查、風(fēng)險閉環(huán)管理、移動端應(yīng)用等。同時，系統(tǒng)應(yīng)支持將企業(yè)風(fēng)險信息和視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)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(shè)備運行異常等不安全行為進行實時智能分析監(jiān)測預(yù)警，AI 實時告警模塊實現(xiàn)實時預(yù)警信息展示，通過圖表對風(fēng)險趨勢、高頻預(yù)警風(fēng)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(yù)警。
1 、視頻聯(lián)網(wǎng)接入情況統(tǒng)計：提供視頻聯(lián)網(wǎng)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(yù)警和處置情況統(tǒng)計：提供視頻智能預(yù)警和處置情況統(tǒng)計功能， 匯總展示視頻 AI 智能分析風(fēng)險預(yù)警的總體情況，包括風(fēng)險總數(shù)、已處置數(shù)、未處置數(shù)、處置率。
3 、視頻 AI 實時預(yù)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(fēng)險場景的 AI 告警結(jié)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(shù)要求
4 、支持查看預(yù)警類型、預(yù)警區(qū)域、預(yù)警時間、發(fā)生位置及預(yù)警視頻截圖證據(jù)等預(yù)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(yù)警信息進行展示。支持查看詳細(xì)預(yù)警信息，并對處置情況進行跟蹤反饋。
5 、視頻 AI 實時預(yù)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。
如需了解更多詳情，請咨詢我司市場部同事！
Runoff commanding heights Detail decides success or failure
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