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2022年8月，《“十四五”矿山安全生产规划》印发，提出要达成安全预防控制体系更加科学、信息化智能化水平大幅提高等规划目标。2022年10月，国家矿山安监局、财政部在《煤矿及重点非煤矿山重大灾害风险防控建设工作总体方案》中明确，要建设“AI视频智能辅助监管监察系统”、“应急处置视频智能通讯系统”、“重大违法行为智能识别分析系统”。如今，煤矿企业生产运营和经营管理实现“智能感知、智能推送、智能决策”的目标，成为煤矿产业数字化、智能化升级的关键。
山西鹏飞集团是一家集煤、焦、化工、氢能产业等为一体的数智化、循环化的全产业链链主企业，现已发展成为中国企业500强。小视科技坚持“场景+AI”的价值创造理念，围绕煤焦化场景，与山西鹏飞集团深度合作。以全面实现“从零开始，向零奋斗”为安全目标，小视科技配合集团各个企业将“用视频、反三违、防风险”落到实处，共同挖掘智慧视觉技术在煤焦化企业安全生产“三违管理”中的产业价值。
智能视觉“三违”管理平台，利用已建和新建视频监控设备，对视频中的人、物、行为、环境等要素进行智能识别，自动发现生产中的人员“三违”行为、设备状态异常、生产作业环境风险隐患等异常，并主动触发告警。根据企业生产管理需要，进一步拓展AI智慧视觉分析技术应用场景，逐步丰富和完善场景算法，提升矿区安全生产质效。
1）实现对各个生产场景中常见的违规行为智能识别。针对地面和井下各个场景，实现不戴安全帽识别、吸烟识别、人员脱岗睡岗识别、玩手机识别、对重大危险源区域的违规闯入识别、生产作业面的超员识别等。
未戴安全帽识别
抽烟告警
脱/离岗告警
玩手机告警
人员跌倒告警
重大危险源区域人员入侵告警
2）实现对生产作业场景中特定行为规范的智能识别。针对副井口及车场场景中，对人员推车规范进行智能分析，主动发现不规范行为，提高工作人员安全意识。针对猴车乘坐场景中，不遵守乘坐管理制度、互相嬉戏打闹、故意大幅度摆动、携带超长或超大物件乘车行为进行实时分析，规范人员乘车行为。针对井下人车通行管理场景，智能识别“行人不行车、行车不行人”规定的人员及车辆智能检测，避免行人行车不规范操作。针对井下工作人员在电缆、电气设备上坐、卧等行为进行检测分析，加强现场管理，保证人员和设备的安全。
乘坐猴车不规范
变电所巡检轨迹分析
硐室异常闯入
行车不行人检测告警
3）实现井下主煤流运输等生产场景的智能识别。针对主煤流运输场景中，皮带跑偏、皮带异物、皮带撕裂、托辊异常、局部高温、人员违规跨越、皮带运行中处理浮煤/堆煤等违规行为进行实时监测，保障井下运输过程中人员及设备安全。针对井下皮带机头和水仓区域进行全天候实时监测，对是否设置防护栏、安全警示标志，是否有人员闯入危险区域等进行主动发现与声光提示，加强风险防范意识，杜绝安防风险。
机头机尾区域人员入侵告警
大块异物检测告警
托辊异常检测
人员跨越皮带检测告警
智能视觉三违管理平台作为集团数据中台的智能视觉服务中枢，实现了智能视觉与数据中台的深度融合。
在服务于集团产业数字化、智能化业务升级方面，实现了以下三个方面的创新：
一是实现“自动预警、自动推送、自动考核”的企业安全监管业务应用闭环。将智能视觉三违管理事件作为企业安全管理的数据来源，将视频事件统一汇入集团数据仓库，数据中台基于当前企业在用的消息推送和管理考核机制，实现智能视觉三违管理与企业运营管理机制无缝衔接，同时避免重复建设。
二是实现安全监管“四色预警”网格化管理。将不同生产场景根据安全风险管理等级，分为“红、橙、黄、蓝”四色预警网格区域，三违行为智能告警与时间、空间相融合，同类型事件的风险等级与所处网格相关，实现三违行为与风险等级的分级分类管理。
三是将智能视觉与数据分析深度融合。从设备、算法、场景、行为、效果、时空分布等多维度综合分析，实现企业安全生产三违管理风险的态势感知和趋势预测，为安全生产管理提供数字化和精准化决策依据。
以场景驱动的创新范式，加速了人工智能技术在场景中的价值实现。算法模型研发方面，在集团部署数据标注与算法训练平台，实现样本数据采集，标注与算法模型研发、优化、效果验证的技术闭环，提升了算法研发效率和在场景中价值落地的速度。在新场景模型试点推广方面，采取先试点再推广的策略。新的算法模型研发与优化，聚焦试点场景，当在试点场景中充分验证后再进行一般生产场景的在线升级，有效提升新算法模型的研发效率和成熟算法模型的应用效果。
以常信煤矿为样板点的煤矿企业智能视觉三违管理平台自上线以来，以场景应用为驱动的视觉算法模型创新达20余种，服务于煤矿企业井上和井下“人员三违”安全监管的多个场景，实现视频监控在安全生产中由传统的“人找信息”向“信息找人”的生产方式变革，为企业创造了较大的管理效益和经济价值。
常信煤矿采用AI智慧视觉分析技术，利用人员三违智能识别系统查“三违”，践行了山西省矿山安全监管的先进管理理念，获得行业主管单位的高度认可。这项成熟经验对全省煤矿安全生产的数字化、智能化升级起到了促进作用，将在全省范围内进行推广学习。