在矿山场景部署AI视频监控，和实验室跑demo完全是两回事。本文结合AI布控球、AI算法分析盒子的实际项目，梳理从算法部署到现场调优的完整链路。
一、算法选型与部署。目标检测建议选YOLO系或轻量级检测模型，通过ONNX转模型再量化到INT8，部署到边缘设备NPU。推理框架优先选支持硬件加速的推理引擎，实测单路1080P推理可控制在几十毫秒。多路视频用线程池+队列管理，避免画面卡顿。
二、场景适配是重点。矿山夜间多、粉尘大、逆光强，直接用通用模型误报率会很高。对策有三：一是训练数据加入现场采集的夜间/低照度样本；二是利用自训练平台持续迭代，把误报样本回流训练；三是后处理加规则过滤，比如检测区域过滤、目标大小过滤、连续帧确认（连续N帧命中才告警），能砍掉大部分误报。
三、告警与闭环。告警要分级推送（现场声光+平台+手机），并关联抓拍图片和录像片段，方便复核。同时要记录误报/漏报数据，定期统计准确率，反向驱动模型迭代。四、运维要点。边缘设备要支持远程升级和模型热更新，配置集中管理；断网续传机制要测到位，避免网络抖动丢告警。AI视频监控在矿山的价值，最终取决于工程化能力：算法准、部署快、迭代勤。欢迎技术同行在评论区交流落地经验。