摘要：矿山生产环境复杂多变，安全风险与生产效率的平衡始终是行业管理的核心命题。传统视频监控依赖人工巡检，存在响应滞后、误报率高、覆盖盲区等问题，难以满足现代矿山对风险防控的精细化需求。AI视频预警技术的引入，为矿山安全管理提供了智能化解决方案，通过实时分析视频数据、

矿山生产环境复杂多变，安全风险与生产效率的平衡始终是行业管理的核心命题。传统视频监控依赖人工巡检，存在响应滞后、误报率高、覆盖盲区等问题，难以满足现代矿山对风险防控的精细化需求。AI视频预警技术的引入，为矿山安全管理提供了智能化解决方案，通过实时分析视频数据、自动识别异常行为、联动应急响应机制，构建起全天候、立体化的安全防护体系，推动矿山生产向本质安全迈进。

AI视频预警系统的核心在于智能感知与深度理解。传统视频监控仅能记录画面，而AI技术赋予系统“思考”能力。系统通过部署高清摄像头与边缘计算节点，对矿区出入口、作业面、运输通道等关键区域进行全天候监控。视频数据经边缘端初步处理后，传输至云端AI分析平台，平台基于深度学习算法构建多维度风险识别模型。例如，针对人员行为分析，系统可识别未佩戴安全帽、违规跨越警戒线、疲劳驾驶等危险行为；针对设备状态监测，系统可检测皮带跑偏、设备异常振动、油液泄漏等故障征兆；针对环境风险预警，系统可捕捉烟雾、火焰、岩体裂缝等异常现象。通过多模态数据融合，系统实现从“看见”到“看懂”的跨越，为风险防控提供精准依据。

在复杂场景下，AI视频预警展现出显著优势。矿山作业环境光线多变、粉尘浓度高、设备密集，传统监控易受干扰。AI系统通过自适应图像增强算法，优化低照度、高噪声场景下的图像质量，确保关键信息清晰可辨。针对人员与设备密集区域，系统采用多目标跟踪与行为聚类技术，区分正常作业与异常行为，降低误报率。例如，在爆破作业区域，系统可精准识别人员撤离情况，避免因误判导致停工；在运输通道，系统可实时监测车辆间距与速度，预警追尾风险。某大型煤矿应用AI视频预警后，安全事件响应时间缩短70%，人工巡检工作量减少50%，生产效率显著提升。

AI视频预警与应急响应机制的深度融合，是保障矿山安全的关键。系统不仅具备风险识别能力，更支持联动处置流程。当检测到异常事件时，系统自动触发分级预警机制：轻微风险通过APP推送至现场管理人员，中高风险则联动广播系统与声光报警器，同时生成事件报告与处置建议。例如，系统发现井下瓦斯浓度异常时，可自动关闭局部通风系统、启动应急预案，并通知相关人员撤离。通过与现有安全管理系统对接，AI预警实现从风险识别到应急处置的全流程闭环，提升矿山整体应急响应能力。

在技术实现层面，矿山AI视频预警系统需解决算法优化、算力部署与数据安全等挑战。针对矿山场景的特殊性，系统采用轻量化神经网络与迁移学习技术，降低对算力的依赖，确保在边缘端实现高效推理。针对视频数据量大、传输延迟敏感的问题，系统引入视频压缩与流媒体传输协议，优化带宽利用率。针对数据隐私与安全需求，系统构建端到端加密机制，确保视频数据全生命周期安全可控。

AI视频预警技术正重塑矿山安全管理模式。通过智能感知、风险预测与应急联动，系统为矿山生产筑起安全防线，推动安全管理从“事后处置”向“事前预防”转变。随着5G、边缘计算与数字孪生技术的融合应用，AI视频预警将进一步拓展应用场景，实现矿山全要素、全流程的智能化管控。

来源：捷瑞数字