针对矿井开采向深部延伸带来的多重安全隐患，以及人工巡检存在盲区、响应滞后等痛点，东曲矿近日引入基于AI技术的井下智能视频算法训练及部署平台，安全管理实现了从“人防”到“技防”的跨越升级。过去，该矿井下安全主要依赖巡检人员徒步检查，劳动强度大，且难以实现24小时全覆盖。未戴安全帽、闯入危险区域等细节性违章行为时有漏检。如今，新平台可全天候运行，覆盖关键作业面，提升隐患识别的时效性与覆盖面。该平台并非简单的监控安装，而是一套涵盖数据采集、标注、算法训练优化到模型部署的系统。通过针对井下昏暗环境及复杂作业场景进行专项优化后，该系统可精准识别出四大类安全隐患：在危险区域设置“电子围栏”，一旦有职工未经授权闯入，立即触发报警；实时监测职工乘车期间“扒蹬跳”危险动作，遏制运输安全事故；严格执行“行人不行车，行车不行人”规则，避免巷道内人车混行风险；即使在灯光昏暗的条件下，也能精准识别职工未佩戴安全帽的行为，守护职工生命安全底线。东曲矿安全管理部视频监控中心

队长王峰介绍，通过大量井下场景数据训练优化算法，该系统解决了传统监测覆盖不全、响应滞后的问题。在矿井应用效果十分显著，对人员闯入、乘车违章等行为的识别准确率达到90%以上，真正实现了隐患早发现、早处置。

截至目前，井下智能视频算法训练及部署平台已在东曲矿选定的特殊作业点投入运行。项目团队正对采集的海量监测数据进行系统性整理与深度分析，以进一步提升系统的识别精度与报警准确率，为煤矿安全生产保驾护航。

●刘竞 邢艳丽 牛帆