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中偉視界:智慧礦山如何實(shí)現(xiàn)行人不行車的安全管理

jf_60804796 ? 來源:jf_60804796 ? 作者:jf_60804796 ? 2025-02-18 17:43 ? 次閱讀

行人不行車算法工作原理:通過深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別出畫面中出現(xiàn)的人形和車輛,通過方向的檢測(cè)識(shí)別出行人和車輛移動(dòng)的方向,再通過速度算法檢測(cè)出具體的行進(jìn)速度,根據(jù)識(shí)別對(duì)象、行進(jìn)方向、運(yùn)動(dòng)速度、檢測(cè)區(qū)域、持續(xù)時(shí)間等各種參數(shù)信息,綜合判斷是否出現(xiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)并及時(shí)發(fā)出報(bào)警,將采取停止機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的措施,在這個(gè)算法中,運(yùn)行方向和速度是重要參數(shù),尤其設(shè)備是否處于運(yùn)行還是靜止?fàn)顟B(tài)是決定是否報(bào)警的關(guān)鍵,而這個(gè)關(guān)鍵參數(shù)完全依賴于算法的判斷會(huì)存在一定的誤差,而行人不行車AI攝像機(jī)應(yīng)運(yùn)而生,AI攝像機(jī)可以把設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)直接做為布撤防直接條件,只有運(yùn)動(dòng)時(shí)才布防,這樣就能非常準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的得出設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),再配合簡(jiǎn)單的人形檢測(cè)算法和檢測(cè)區(qū)別,就能非常準(zhǔn)確、高效的防止行人不行車狀態(tài)的出現(xiàn),而且行人不行車AI攝像機(jī)因?yàn)椴渴鹪谇岸耍茌p松的聯(lián)動(dòng)報(bào)警輸出開關(guān)量直接停止機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行。這樣一個(gè)非常完善的解決方案即出現(xiàn)了。如何通過行人不行車AI攝像機(jī)來有效排除安全隱患。

一、智慧礦山交通安全的現(xiàn)狀

在傳統(tǒng)的礦山作業(yè)中,交通安全管理主要依靠人工巡查和簡(jiǎn)單的標(biāo)識(shí)提醒,這種方式往往存在執(zhí)行力不足和應(yīng)變能力差的問題。礦山作業(yè)環(huán)境復(fù)雜,車輛與行人混雜在一起,容易導(dǎo)致事故的發(fā)生。根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),交通事故是礦山作業(yè)中最常見的安全隱患之一。因此,優(yōu)化礦山交通安全是提高作業(yè)效率和保障人員安全的關(guān)鍵。

二、AI攝像機(jī)的功能與優(yōu)勢(shì)

人工智能攝像機(jī)的引入,為礦山交通安全增添了高科技含量。這些攝像機(jī)不僅能夠高清捕捉現(xiàn)場(chǎng)狀況,還具備圖像識(shí)別和數(shù)據(jù)分析的能力。通過對(duì)行人和車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,AI攝像機(jī)能夠有效識(shí)別出潛在風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而采取相應(yīng)的安全措施。

  1. 實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警:AI攝像機(jī)可以24小時(shí)不間斷地監(jiān)控礦山交通情況。一旦發(fā)現(xiàn)行人進(jìn)入禁止行駛的區(qū)域,系統(tǒng)便會(huì)立即發(fā)出警報(bào),提醒相關(guān)人員采取措施,避免事故發(fā)生。
  2. 行為識(shí)別與分析:系統(tǒng)通過對(duì)獲取影像進(jìn)行分析,能夠識(shí)別行人和車輛的行為模式,基于大數(shù)據(jù)算法提出有效的管理建議。例如,若某一時(shí)段內(nèi)行人頻繁出現(xiàn)在重型機(jī)械作業(yè)區(qū),系統(tǒng)會(huì)生成-報(bào)告記錄,提示管理方優(yōu)化作業(yè)時(shí)間或采取分流措施。
  3. 信息共享與管理:AI攝像機(jī)所監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)同步至礦山管理系統(tǒng),形成中心監(jiān)控平臺(tái),便于安全管理人員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與決策支持。

三、行人不行車區(qū)域的設(shè)定

為了更好地提高行人和機(jī)械設(shè)備的安全分離,智慧礦山的管理方需設(shè)定清晰的行人不行車區(qū)域。這一策略的實(shí)施,需要結(jié)合礦山的實(shí)際作業(yè)情況進(jìn)行綜合考量,包括:

1.危險(xiǎn)區(qū)域的識(shí)別:利用AI攝像機(jī)對(duì)現(xiàn)有作業(yè)流程進(jìn)行監(jiān)控,識(shí)別出潛在的危險(xiǎn)區(qū)域,如重型設(shè)備作業(yè)區(qū)、運(yùn)輸通道等,設(shè)置明顯的行人禁止通行標(biāo)志。

2.顏色標(biāo)識(shí)與燈光信號(hào):明確劃分行人和車輛的通行區(qū)域,并使用醒目的顏色標(biāo)識(shí),以及燈光提醒行人避免進(jìn)入禁行區(qū)。

3.配合安全培訓(xùn):為保證行人充分理解行人不行車區(qū)域的重要性,礦山企業(yè)需定期組織安全教育培訓(xùn),提高員工的安全意識(shí)。

四、AI攝像機(jī)在隱患排除中的應(yīng)用案例

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,許多礦山企業(yè)已經(jīng)開始嘗試應(yīng)用AI攝像機(jī)來提升交通安全。一些成功的案例為我們提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。

案例一:某大型煤礦

該煤礦在引入AI攝像機(jī)后,通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析,減少了80%的交通事故發(fā)生率。系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到行人在運(yùn)輸通道內(nèi)停留,便立即向監(jiān)控中心發(fā)出了警報(bào),調(diào)度員迅速聯(lián)系現(xiàn)場(chǎng)指揮,成功避免了一起潛在的撞擊事故。

案例二:某金屬礦山

利用AI攝像機(jī)進(jìn)行行為識(shí)別,該金屬礦山發(fā)現(xiàn)行人經(jīng)常在卸料區(qū)附近逗留。經(jīng)過深入分析,企業(yè)調(diào)整了卸料時(shí)間,并重新規(guī)劃了卸料區(qū)與行人通行道的距離,有效降低了人員傷亡的風(fēng)險(xiǎn)。

五、未來的發(fā)展方向

隨著智慧礦山建設(shè)的不斷推進(jìn),AI攝像機(jī)將發(fā)揮越來越重要的作用。未來的發(fā)展方向可以從以下幾個(gè)方面考慮:

1.智能化水平提升:將AI攝像機(jī)與其他智能設(shè)備結(jié)合,實(shí)現(xiàn)更高層次的智能化管理,例如,通過無人機(jī)進(jìn)行全方位監(jiān)控、數(shù)據(jù)整合,進(jìn)一步提升礦山管理的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

2.大數(shù)據(jù)與云計(jì)算結(jié)合:利用大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算技術(shù),對(duì)礦山交通安全信息進(jìn)行存儲(chǔ)和分析,從而實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的管理,提升決策水平。

3.增強(qiáng)交通管理軟件的應(yīng)用:研發(fā)與AI攝像機(jī)配合的交通管理軟件,實(shí)時(shí)分析監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),自動(dòng)生成安全風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的安全管理。

六、結(jié)語

不可否認(rèn),智慧礦山的交通安全管理要想做到全面、科學(xué)、有效,離不開行人不行車AI攝像機(jī)的強(qiáng)大支持。通過實(shí)時(shí)監(jiān)控、行為識(shí)別和信息共享,這一技術(shù)正逐步成為礦山安全管理的重要力量。盡管當(dāng)前仍有很多挑戰(zhàn)需要面對(duì),但只要不斷探索與實(shí)踐,相信在不久的將來,智慧礦山的安全管理將會(huì)達(dá)到一個(gè)新的高度,實(shí)現(xiàn)零事故的美好愿景。

中偉視界礦山版分析服務(wù)器、AI盒子、IPC包含的算法有:皮帶跑偏、皮帶?異物、皮帶撕裂、皮帶劃痕、皮帶運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別(啟停狀態(tài))、運(yùn)輸帶有無煤識(shí)別、煤流量檢測(cè)、運(yùn)輸帶坐人檢測(cè)、行車不行人、罐籠超員、靜止超時(shí)、搖臺(tái)是否到位、入侵檢測(cè)、下料口堵料、運(yùn)輸帶空載識(shí)別、井下堆料、提升井堆煤檢測(cè)、提升井殘留檢測(cè)、瓦斯傳感器識(shí)別、猴車長(zhǎng)物件檢測(cè)、佩戴自救器檢測(cè)、風(fēng)門監(jiān)測(cè)、運(yùn)料車通行識(shí)別、工作面刮板機(jī)監(jiān)測(cè)、掘進(jìn)面敲幫問頂監(jiān)控、護(hù)幫板支護(hù)監(jiān)測(cè)、人員巡檢、入侵檢測(cè)、區(qū)域超員預(yù)警、未戴安全帽檢測(cè)、未穿工作服識(shí)別、火焰檢測(cè)、離崗睡崗識(shí)別、倒地檢測(cè)、攝像機(jī)遮擋識(shí)別、攝像機(jī)挪動(dòng)識(shí)別等等算法。

審核編輯 黃宇

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