2026年AI视觉识别在矿山安全监管中的应用

2026/03/112026年AI视觉识别在矿山安全监管中的应用汇报人:1234CONTENTS目录01

矿山安全监管行业背景与挑战02

AI视觉识别技术原理与架构03

核心应用场景与功能模块04

典型案例分析CONTENTS目录05

技术挑战与解决方案06

实施路径与效益分析07

未来发展趋势与展望矿山安全监管行业背景与挑战01矿山安全生产现状与风险特征01矿山安全生产整体形势2025年，中国原煤产量48.3亿吨，矿山安全事故遇难人数同比下降6.1%，较大事故起数和遇难人数同比分别下降6.3%和17.1%，总体形势持续向好，但仍面临“总体平稳”与“局部承压”的挑战。02深部开采带来的新风险随着浅部资源枯竭，煤矿正以年均10—25米速度向深部延伸，目前平均采深已近500米。深部开采面临水、火、瓦斯、冲击地压等多灾害耦合突发风险，传统风险与新兴技术挑战交织。03传统安全监管模式的局限性传统矿山安全监管高度依赖人工巡查，存在“精力有限、标准不一、盲区众多”的普遍痛点，难以实现全面覆盖和实时响应，且在应对突发事件时反应迟缓。04典型事故隐患类型矿山生产中常见的事故隐患包括人员不安全行为（如未佩戴安全帽、违规操作）、设备异常状态（如皮带跑偏、托辊损坏）、环境风险（如瓦斯超限、火灾）以及盗采等违法行为。传统安全监管模式的局限性

人工巡检效率低下且存在盲区传统安全监管高度依赖人工巡查，面临“精力有限、标准不一、盲区众多”的普遍痛点，难以实现24小时不间断、全覆盖监测。

响应滞后与被动处置传统监管多为“事后处置”，对突发安全隐患响应迟缓，无法及时采取有效措施，往往在事故发生后才进行处理。

数据整合与分析能力不足矿山各环节产生大量数据，但传统方式难以有效整合分析，无法从海量数据中及时挖掘潜在安全问题，难以为决策提供有力支持。

复杂环境下识别精度有限传统监控设备在井下复杂环境（如粉尘、低光照、设备眩光）中识别准确率低，难以满足实时监控和精准预警的需求。AI技术赋能矿山安全的必要性传统矿山安全监管模式的局限性传统矿山安全监管高度依赖人工巡查，存在精力有限、标准不一、盲区众多、响应迟缓等问题，难以全面保障矿工安全与生产持续。矿山环境复杂化与风险挑战加剧随着煤矿向深部延伸（目前平均采深已近500米），水、火、瓦斯、冲击地压等多灾害耦合突发，传统风险与新兴技术挑战交织，风险防控难度显著提升。提升监管效率与降低人为因素影响的需求AI技术能实现24小时不间断监测，快速识别异常并预警，减少人为疏忽导致的安全事故，同时通过数据化、标准化判定提升监管客观性与公正性。推动安全管理从被动响应向主动防控转型AI技术通过实时监测、智能预警和数据分析，将安全管理模式从“事后处置”转变为“事前预警”和“事中实时干预”，有效将风险消除在萌芽状态。AI视觉识别技术原理与架构02计算机视觉技术基础技术定义与核心原理计算机视觉技术是使机器能够通过图像识别和处理来理解视觉世界的技术，核心原理包括图像采集、特征提取、模式识别与深度学习算法的应用，广泛用于矿山安全监控等领域。关键技术组成主要包括图像获取（如高清摄像头、红外热成像设备）、预处理（去噪、增强）、特征提取（边缘检测、目标分割）、深度学习模型（CNN、YOLO等）及智能分析决策模块。矿山场景技术适配针对矿山复杂环境，采用低照度、高动态范围工业相机，结合多光谱融合（可见光+红外）、图像增强算法，解决粉尘、光照不均、设备眩光等干扰问题，提升识别稳定性。深度学习算法在矿山场景的应用人员不安全行为识别

基于深度学习的计算机视觉算法，可实时识别矿工未佩戴安全帽、违规跨越皮带、误入危险区域、睡岗等行为。如徐矿集团天山矿业AI系统能同时监测十大风险点，从发现违规到处置仅需15秒，有效预防人为失误引发的事故。设备状态智能监测

通过深度学习模型对矿山设备运行视频进行分析，可实现皮带跑偏、托辊异常、堆煤、异物入侵等状态的实时识别。华阳一矿带式输送机异物检测系统响应时间在2秒以内，检出率超90%，并能记录异物信息用于溯源。作业环境风险预警

深度学习算法结合双光谱成像等技术，可精准识别矿山火灾、烟雾、瓦斯聚集等环境风险。如采用YOLOv10模型与红外热成像融合的火源识别方案，在无粉尘工况下准确率达98%，粉尘覆盖33%时仍保持85%准确率，为应急救援争取时间。复杂场景自适应优化

针对矿山井下光照不均、粉尘干扰等复杂环境，深度学习算法通过领域自适应、迁移学习和小样本学习等技术，不断优化模型。如徐矿集团建立包含1万张标注图片、30小时视频的数据集，提升模型对“低头捡工具误判为睡岗”等复杂情况的识别准确性。矿山AI视觉系统整体架构

01前端感知层：多源数据采集部署高清工业摄像头、红外热成像仪、激光雷达等设备，实时采集井下图像、视频及环境数据。如华阳一矿安装带式输送机运输异物检测系统，从发现异物到响应时间在2秒以内，检出率超90%。

02传输层：稳定数据通道构建高速、稳定的有线（工业以太网）和无线网络（5G/4G），确保图像数据快速、无损传输。偏远矿区可采用太阳能供电立杆与4G摄像机，实现无需依赖电网与光纤的快速部署。

03AI处理层：智能分析核心搭载深度学习算法（如CNN、YOLOv10等）的AI处理平台，对视频流进行实时分析，识别人员行为、设备状态、环境风险等。宇视科技通过“梧桐大模型+DeepSeek双核技术”，使矿山盗采识别准确率达91.4%。

04应用层：业务功能实现包括实时安全监控大屏、安全风险评估系统、应急指挥调度系统等，实现预警推送、数据分析、联动控制等功能。如南山矿“矿山智慧视觉特种作业管理平台”覆盖六大类作业项目安全监测。

05数据层：支撑与保障建立矿山数据仓库，整合地质、设备、人员等多源数据，提供高质量数据支持。同时采用加密技术和备份恢复系统，确保数据安全与可靠，如马鞍山市建立安全科技创新成果库和企业安全技术需求库。核心应用场景与功能模块03人员安全行为监测

个人防护装备智能识别AI视觉系统可实时检测矿工是否佩戴安全帽、自救器、矿灯等个人防护装备，对未正确穿戴人员及时提醒更换，如安徽马钢南山矿通过该技术有效减少因防护缺失导致的风险。

危险行为实时识别与预警系统能精准识别未佩戴安全帽、违规跨越皮带、误入危险区域、睡岗、吸烟等行为，如徐矿集团天山矿业公司AI系统从发现违规行为到处置仅需15秒，有效遏制"三违"行为。

人员定位与区域管控通过AI视频分析与人员定位系统结合，实现对矿工活动轨迹的实时追踪和危险区域闯入预警，如博望区企业安全监管平台的电子围栏功能，可精准框定人员活动范围并及时推送告警。

作业规范与流程监管对掘进工作面敲帮问顶、前探梁安装等关键作业工艺过程进行智能识别监管，对违规操作抓拍报警，推动作业流程标准化，如某智慧矿山解决方案实现对瓦斯钻孔施工操作的实时监管，杜绝违章操作。设备运行状态智能监控

皮带运输系统异常监测AI视觉识别技术实时监测皮带跑偏、撕裂、异物（如大团支护网、超大块矸石）及托辊异常等状态，响应时间在2秒以内，检出率超90%，如华阳一矿带式输送机运输异物检测系统。

关键设备温度与振动监测通过红外热成像与视频分析结合，实时监测电机、滚筒等设备温度异常及振动情况，提前预警设备故障，如徐矿集团天山矿业公司对液压支架欠压风险预警12次。

堆煤与运输安全智能监管在井下煤仓安装视频AI识别系统，当堆煤区域超过正常值时启动Ⅰ级报警，严重时自动停机；对电机车行车、胶轮车运行状态及“行车不行人”规则进行智能监管，如南山矿电机车行车管理。

设备健康管理与预测性维护构建设备健康管理模型，通过AI分析设备运行数据，生成“电子病历”，记录维修历史、预测剩余寿命，实现从被动维修到主动预防的转变，提升设备利用率，如常村煤矿设备利用率提高50%。作业环境风险预警井下火灾智能监测与精准定位采用双光谱成像技术（可见光+红外热成像）结合多模态融合算法，在无粉尘工况下火源识别准确率达98%，召回率94%；粉尘覆盖摄像头33%时仍保持85%准确率。系统可通过多摄像头空间标定与三角测量，实现火源米级三维坐标定位，并联动喷淋装置或停机控制。皮带运输系统异常状态监测AI视觉系统实时监测皮带跑偏、撕裂、异物（如大团支护网、超大块矸石）及托辊异常，响应时间≤2秒，异物检出率超90%。同时监测人员违规跨越皮带、在运行中处理浮煤等行为，实现“实时识别—智能预警—闭环处置”全流程管理。危险气体与环境参数智能感知集成AI视频识别与气体传感器数据，实时监测瓦斯、一氧化碳等有害气体浓度及粉尘、温度变化。如AI视觉结合激光甲烷遥测技术，在采空区、回风巷实现“火源+气体”复合预警，为通风系统智能调控提供数据支持，保障井下空气环境安全。特殊作业场景监管

动火作业智能监测AI视觉模型算法已覆盖动火作业场景，实时监测违规动火行为，如安徽马钢矿业南山矿的“矿山智慧视觉特种作业管理平台”，对作业现场实时监控，及时发现并预警风险。

吊装作业安全管控针对吊装作业，AI系统可识别吊装区域违规人员进入、吊装操作不规范等情况，实现关键环节清晰可见，员工举动尽收“智慧眼”中，提升吊装作业安全监管水平。

高处作业行为识别AI视觉技术能实时监测高处作业中未系安全带、违规攀爬等危险行为，如马鞍山市博望区企业安全生产监管服务平台，通过电子围栏和行为识别，对高处作业安全状况实时掌握。

有限空间作业全流程跟踪安徽金星钛白（集团）有限公司、安徽国星生物化学有限公司等部署有限空间作业AI赋能项目，实现风险“动态监测—智能研判—闭环处置”全流程管理，保障有限空间作业安全。

检维修作业智能监管AI视觉模型应用于检维修作业，实时监测作业人员是否按规范操作、是否进入危险区域等，如南山矿的平台对检维修作业安全状况实时掌握，成为“安全哨兵”。

电机车行车智能管理AI视觉算法覆盖电机车行车管理领域，实时监测电机车运行状态及周边环境，对异常情况及时预警，如南山矿借助平台实现电机车行车安全的实时监管。典型案例分析04安徽马钢矿业智慧视觉监管平台平台实时监控与覆盖领域走进安徽马钢矿业资源集团南山矿业有限公司智慧管控中心，电子大屏上的“矿山智慧视觉特种作业管理平台”实时呈现采场、车间等区域监控画面。AI视觉模型算法已覆盖动火、吊装、高处、有限空间、检维修作业以及电机车行车管理等六大类作业项目。核心监测功能与“安全哨兵”作用该平台能实时监测未佩戴安全帽、自救器缺失、跨越皮带、误入危险区域等行为。经过近半年的试运行，已成为员工口中的“安全哨兵”，借助平台可实时掌握各类作业项目的安全状况。“无视频不作业”理念与管理转型南山矿深入推进“无视频不作业”理念，确保AI技术深度融入日常安全管理。该平台的应用推动了传统监管模式向智能化、精准化、实时化转型，有效提升了企业本质安全水平。山东能源集团兴隆庄煤矿智慧安监体系

体系构建：从“人防”到“智防”的迭代兴隆庄煤矿将人工智能深度植入安全生产监管内核，构建起以“感知－分析－管控－改进”为闭环的“智慧安监”体系，实现了安全监管从“重点抽查”到“全程无死角”、从“事后处置”到“主动防控”的根本性转变。

场景覆盖：核心与关键区域全面监管在优化原有4类AI场景基础上，全新开发了“架空乘人装置违规乘坐、水仓人员入侵、变电所智能巡检、绞车房人员睡岗、大巷不规范行走、胶轮车猴车硐室违规摘帽、班前会纪律监督”等7大典型场景的智能监管应用，形成“作业核心区”与“非作业关键区”全覆盖的AI监管新格局。

闭环管理：风险发现到消除的完整流程以“十采西架空乘人装置违规场景”为例，AI识别到违规行为后，系统瞬间启动平台弹窗报警、现场语音提醒，预警无效则联动控制设备紧急停机；处置环节自动调取违规人员信息，安监人员对照标准快速定级录入，实现风险发现到消除的完整闭环。

成效显著：监管模式与管理水平提升推动监管模式转型，实现不安全行为“事前预警”和“事中实时干预”；提升监管客观性与公正性，减少人为因素干扰；形成可追溯的数据闭环，为分析安全态势、优化管理策略提供精准数据支撑，成为矿井安全生产不可或缺的“智能哨兵”。华阳集团AI视频识别技术应用皮带运输异物智能检测系统华阳一矿部署带式输送机运输异物检测系统，可在2秒内响应并预警皮带上的大团支护网、超大块矸石等异物，检出率超90%，处理速度高于300毫米/帧，同时记录发现时间、数量、地点、处理方式等信息，保护皮带、提高煤质并保障人员安全。皮带安全巡检机器人应用华阳一矿为皮带安装内置视频监控、红外传感器等的安全巡检机器人，能实时监测皮带运行状态、温度等，自动形成检测报告，对异常情况自主进行预警处理。煤仓堆煤视频AI识别系统华阳一矿在井下煤仓安装用于堆煤监测的视频AI识别系统，当堆煤区域超过正常值时，将启动Ⅰ级报警，严重时自动报警停机。AI视频反“三违”系统华阳一矿与中国联通合作搭建AI视频识别云平台，让约300个摄像头具备AI视频识别能力，实时识别井下各类“三违”行为，经过上百万个数据分析和平台自主学习，AI视频识别“三违”准确率达80%以上，职工“三违”数量大大降低，并将“三违”行为视频做成安全教育警示片滚动播放。潞安化工常村煤矿智能综合管控平台

平台架构与核心模块该平台基于物联网、大数据、云计算等技术，深度集成21个专业子系统，形成九大智能模块，实现井下设备实时定位、安全态势动态感知、生产数据智能分析等核心功能。

关键应用成效：跨部门协同与效率提升平台解决了过去各子系统独立运行、沟通不畅的难题，跨部门协同效率提升50%，设备利用率提高50%，安全隐患排查从每周升级为实时监测，应急响应时间缩短50%。

AI视频监控技术的深度融合自2024年5月应用AI视频监控技术以来，实现对违章行为（如未戴安全帽、翻越皮带）和设备异常（如皮带跑偏、设备过热）的实时监测与预警，推动安全管理从事后处理转向事前预防。

三维可视化与秒级响应能力“一张图”三维可视化系统使井下情况直观呈现，机电、安全、生产等关键领域的系统联动响应速度达秒级，为安全生产与高效运营再添“新翼”。技术挑战与解决方案05井下复杂环境对识别精度的影响光学环境的极端复杂性井下照度不均、粉尘干扰、设备眩光与阴影等因素，导致图像模糊、对比度下降，目标特征难以提取，严重制约AI识别精度。背景动态性与目标多样性传送带运转、采煤机移动等动态背景，以及矿工工装相似、设备形态多变等目标特征，增加了AI识别的难度。数据获取与标注的困境井下高质量图像数据采集难，危险行为样本稀缺且标注成本高、专业性强，导致模型训练样本不平衡，影响识别效果。实时性与可靠性要求苛刻煤矿安全对AI识别系统响应速度（毫秒级）和可靠性（低误报率、漏报率）要求极高，任何延迟或失误都可能导致严重事故。多模态融合技术突破

可见光与红外热成像双光谱融合采用YOLOv10模型对可见光图像进行实时火源检测，同时利用红外热成像获取温度分布数据，通过多模态融合算法，在无粉尘工况下，准确率达98%，召回率为94%，粉尘覆盖摄像头表面33%时，准确率和召回率仍能保持85%和80%。

激光甲烷遥测与视觉融合预警引入激光甲烷遥测技术，可同步监测火源附近的瓦斯浓度变化，在采空区、回风巷等高风险区域实现“火源+气体”复合预警，将误报率降至行业领先水平。

雷达与红外立体监测架构红外热成像网络实时捕捉采场、边坡薄弱带及煤层赋存区域的温度异常波动，结合内置AI算法自动分析温度异常与火源隐患的关联度；边坡雷达与煤层红外监测系统协同作战，锁定火点坐标后立即通过中控大屏弹窗和管理人员短信推送双重预警，安全管理效率提升超30%。

多摄像头空间标定与三角测量定位集成AI视觉分析、云台巡检与三维虚拟仿真技术，构建采空区煤自燃预测模型，通过多摄像头的空间标定与三角测量，精准计算火源在矿井三维地图中的坐标位置，为防灭火措施的精准部署提供科学依据。数据采集与模型训练优化01多源异构数据采集体系构建针对矿山复杂环境，部署高清工业摄像头、红外热成像仪、各类传感器等设备，实时采集井下人员行为、设备状态、环境参数（如瓦斯浓度、粉尘、温度）等多模态数据，构建全面的数据采集网络。02矿山专属数据集建设与标注建立包含井下特殊场景、各类违规行为、设备故障状态的高质量标注数据集，如徐矿集团天山矿业公司已建立包含1万张标注图片、30小时视频的数据资源库，支撑12类核心算法模型训练。03复杂环境下图像增强与预处理针对井下光照不均、粉尘干扰、设备眩光等问题，采用基于深度学习的图像去雾、低光照增强、去噪等算法，提升图像质量，为后续识别任务提供高质量输入，如熵奕信息科技多光谱融合识别引擎提升粉尘环境下识别鲁棒性。04领域自适应与迁移学习应用利用在公开数据集上预训练的模型，结合少量精准标注的矿山井下数据进行微调，使模型快速适应矿山独特环境特征，有效解决井下数据稀缺问题，提升模型在特定场景下的识别精度。05动态优化与自学习机制通过实际应用中积累的新数据，持续对模型进行迭代优化和自学习，如华阳一矿AI视频识别“三违”系统通过上百万个数据的分析和平台自主学习，准确率从初期较低水平提升至80%以上。低误报率与实时响应保障

多模态融合算法提升识别精准度采用可见光+红外热成像双光谱成像技术，结合激光甲烷遥测等多模态数据，通过pHash算法计算边缘哈希值的海明距离，当“疑似火点”与“高温区域”空间形态高度吻合（海明距离≤25）时判定为真实火源，在无粉尘工况下准确率达98%，召回率94%，粉尘覆盖摄像头表面33%时仍保持85%和80%。

大模型二次复核实现告警“瘦身”宇视科技通过梧桐大模型与DeepSeek双核技术，结合“万物核”功能对告警图片进行二次智能复核，区分“路过车辆”与“盗采车辆”，某矿山部署案例中误检量从每天3035次锐减至261次，准确率达91.4%，人力复核成本降低90%。

毫秒级响应与闭环处置机制AI视觉系统对危险行为识别响应时间可控制在5秒之内，如徐矿集团天山矿业公司AI视频监控系统从发现人员误入限员区域到处置仅需15秒；山东能源集团兴隆庄煤矿“十采西架空乘人装置违规场景”中，系统瞬间启动弹窗报警、现场语音提醒，预警无效时直接联动设备紧急停机，形成完整闭环。实施路径与效益分析06低成本改造与轻量化部署方案微成本升级路径：利旧设备与AI算法集成和县中诚混凝土有限公司通过调整监控布局，部署边缘分析设备，为现有监控加载三种AI算法，仅投入8000余元即完成升级调试，实现皮带机全链条监管。标准化模块化解决方案：降低企业应用门槛马鞍山市应急管理局鼓励技术供应商开发标准化、模块化解决方案，推广“AI摄像头+边缘计算”等轻量化部署模式，有效降低企业应用AI视觉技术的成本与技术门槛。太阳能与无线技术：偏远矿区部署突破宇视科技在偏远矿区部署太阳能供电立杆与4G摄像机，无需依赖电网与光纤，快速搭建视频管理网络，解决矿区网络与电力基础设施薄弱难题。安全管理模式转型成效

监管模式从被动响应到主动防控AI视觉识别技术实现了对不安全行为的“事前预警”和“事中实时干预”，将大量风险消除在萌芽状态，推动安全监管从“事后处置”向“主动防控”转变。

监管范围从重点抽查到全程无死角AI视觉识别网络构建起“作业核心区+非作业关键区”全覆盖的监管新格局，精准覆盖传统人工监管盲区，实现安全监管从“重点抽查”到“全程无死角”的转变。

监管效率与准确性显著提升AI系统通过数据化、标准化的判定，提升了监管的客观性与公正性，减少人为因素干扰。如宇视科技方案使误检量从每天3035次锐减至261次，准确率达91.4%，人力复核成本降低90%。

事故发生率与隐患数量有效降低AI视频监控系统应用后，煤矿危险行为识别率提升至80%以上，部分煤矿企业安全事故发生率下降近50%，“三违”数量大大降低，为构建本质安全型矿井奠定基础。经济效益与社会效益评估

直接经济效益：降低运营成本AI视觉系统可显著降低人工巡检成本，如和县中诚混凝土有限公司仅投入8000余元完成AI技术升级；某矿山部署AI系统后人力复核成本降低90%，误检量从每天3035次锐减至261次。

间接经济效益：提升生产效率通过实时预警设备异常（如皮带跑偏、托辊损坏），减少非计划性停机，延长设备寿命。如徐矿集团天山矿业公司AI系统预警液压支架欠压风险12次，常村煤矿设备利用率提高50%。

社会效益：保障矿工生命安全AI系统实现对“三违”行为（如未佩戴安全帽、违规进入危险区域）的实时识别与预警，某煤矿引入系统后事故发生率下降近50%，显著降低人员伤亡风险，提升矿工职业安全感。

行业示范效应：推动监管模式转型马鞍山市通过AI赋能使传统监管向智能化、精准化转型，150余家试点企业中123个场景落地，形成可复制的“微成本改造”经验，为全国矿山安全监管提供技术范本。未来发展趋势与展望07技术创新方向

01多模态感知融合技术融合可见光、红外热成像、激光雷达等多模态数据，提升复杂井下环境（如粉尘、低光照）下的识别鲁棒性，如双光谱成像技术在火源识别中准确率达98%，粉尘覆盖33%时仍保持85%准确率。

02大模型与行业知识深度结合开发矿山专用大模型，如“太阳石矿山大模型”“矿安智脑”，集成灾害防控知识图谱，实现危险源主动辨识、事故预测预报及应急救援辅助决策，推动从被动响应向主动预控转型。

03边缘计算与轻量化部署推广“AI摄像头+边缘计算”模式，降低企业改造成本，如和县中诚混凝土有限公司仅投入8000余元即完成AI算法部署，实现皮带机全链条监管。

04闭环管理与智能联动构建“实时识别-智能预警-闭环处置-数据驱动”全流程，如兴隆庄煤矿AI系统识别违规行为后，可联动设备紧急停机并自动完成违规定级与录入，形成管理闭环。

05三维定位与数字孪生集成结合三维虚拟仿真与多摄像头空间标定，实现火源、人员等目标的米级坐标定位，如熵奕信息科技的三维定位系统可在数字孪生地图实时标定火点经纬度，为救援提供精准导航。政策支持与标准体系建设

国家战略层面推动全国人大代表袁亮院士建议，将AI驱动矿山安全升级确立为国家战略，制定发展路线图，在两淮、神东等重点矿区布局国家级综合示范工程，落实国务院办公厅关于“构建高水平矿山安全智能化应用场景”的要求。

地方政府组织保障马鞍山市成立应急管理科技兴安工作专班，由市应急管理局牵头，会同各县（