煤矿安全解决方案

场景现状分析

随着煤矿智能化建设工作的深入了推进,煤矿企业已在井上下配备安装了大量的工业视频摄像头,目前摄像头只起到录像与视频回放的功能,并完全依赖人眼对视频监控进行甄别筛查,一方面视频监控难以实现 24 小时人眼实时查看,另一方面,面对海量数据,筛选工作量大,也难以对视频内容进行有效识别,同时存在视频展示不完整,需要不断切换摄像头视频画面的问题。安全事故的处理仍以事后追溯为主,无法实现真正的“事前防控”。发现问题并解决后无记录留存,在后期分析和复盘时无法提供相关数据。


施工作业监管难

煤矿企业井下工人作业、相关机电作业设备频率高,且容易受空间、环境等影响,监管难度大。

人员行为监管难

煤矿行业通用流程作业频繁,完全依靠现场安全员管理,无法做到对作业面的全面监控,对不安全行为的实时发现,对风险隐患的及时处理。

环境风险管理难

煤矿企业作业场景多位于井下,面积大,光线暗,对环境不安全状态的监管难度较大。目前监控系统的作用仍然以抽查调用、事后追溯为主,缺少智能化手段进行7×24的实时监控。

方案设计原则

通过对煤矿行业智能安全生产需求的了解,结合煤矿智能安全管理场景化解决方案特点,系统设计遵循如下原则:


以5G、云、人工智能、计算机视觉、深度学习与行业知识图谱为核心技术支撑,通过大量实地考察和数据论证,与企业客户多次沟通交流,“智能安全监控”场景化解决方案能够满足企业上中下产业链40个以上安全生产场景的全域智慧化管理,适用范围广泛。

适用性

方案通过建设AI的智能安检系统,充分利用传统机器视觉在图像处理、可量化方面的优势,及深度学习在泛化能力、知识库方面的特长,围绕“人、设备、环境、作业流程”监管四要素,推出了100多种AI算法,并创新研发出基于人-物关系、序列动作、零/小样本识别及异常检测等先进算法技术,有效提高了算法识别准确率,降低了人员成本,提高了管理效率,减少安全隐患,整体产能成倍提升。

先进性

该方案已成功应用于多个世界500强集团与国内头部煤矿集团。例如,该方案在某矿山企业落地应用后,实现了安全生产的全流程数字化闭环监护,大大提升了企业安全本质水平。

成熟性
方案编制依据

《智能化煤矿建设指南》2021

《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》2020 283号

国家标准《智慧矿山信息系统通用技术规范》(GB/T34679-2017)

《关于全面开展煤矿“电子封条”推广建设的通知》

解决方案概述

通过人工智能技术,赋能现有视频监控设备,打造覆盖煤矿行业施工安全、作业安全、人员行为安全、环境安全的AI视觉智慧安全监测系统。
以计算机视觉、深度学习、知识图谱、等人工智能技术为生产力工具,以主动安全管理、科学生产管理、智能决策管理为抓手,
赋能煤矿行业数字化、信息化、智能化水平提升,助力矿山企业安全、长效、稳健发展。

方案建设内容
  • 智慧信息化系统
  • 流程与作业管理
  • 人员行为管理
  • 设备智能管理
  • 多风险因素管理
成功案例
  • 某焦煤集团矿山
    案例背景:

    在原有自动化设备、信息化系统及管理平台的基础之上,通过技术改造、新建项目相继完成了多项涉及智慧矿井建设的内容。

    解决方案:

    智慧煤矿安全解决方案 智慧钢铁安全解决方案 智慧化工安全解决方案

    0事故率

    系统上线至今,未发生安全事故

    153隐患风险事件

    实时数据分析,提前预报警,避免发生事故

    550%复购率

    次年增购150%,第三年增购预计400%

    98%准确识别率

    海量场景数据用于模型训练,融汇深度学习模型

  • 某化工集团分公司
    案例背景:

    该客户在其码头进行日常作业时,现有人工巡检方式灵活性差,巡检间隔周期长,存在一定安全隐患。

    解决方案:

    智慧煤矿安全解决方案 智慧钢铁安全解决方案 智慧化工安全解决方案

    0事故率

    系统上线至今,未发生安全事故

    153隐患风险事件

    实时数据分析,提前预报警,避免发生事故

    550%复购率

    次年增购150%,第三年增购预计400%

    98%准确识别率

    海量场景数据用于模型训练,融汇深度学习模型

  • 某钢铁集团分公司
    案例背景:

    该客户在其码头进行日常作业时,现有人工巡检方式灵活性差,巡检间隔周期长,存在一定安全隐患。

    解决方案:

    智慧煤矿安全解决方案 智慧钢铁安全解决方案 智慧化工安全解决方案

    0事故率

    系统上线至今,未发生安全事故

    153隐患风险事件

    实时数据分析,提前预报警,避免发生事故

    550%复购率

    次年增购150%,第三年增购预计400%

    98%准确识别率

    海量场景数据用于模型训练,融汇深度学习模型



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