煤矿安全监控数据造假识别：时序异常检测与AI视频交叉核验工程实践

矿山安全监控数据造假是监管顽疾：曲线恒值、断点补齐、传感器离线后补记等手法层出不穷。本文从工程角度拆解两类识别方案。一是时序异常检测。对瓦斯、一氧化碳、风速等监控曲线做特征工程：计算长时间方差趋零、阶跃突变、断点补插等异常指标，配合孤立森林/滑动窗口统计检验，识别"曲线过于平滑"的造假特征。难点在阈值选择------真实工况也有平稳段，需结合断电记录、检修记录做上下文关联。二是视频-数据交叉核验。AI视频监控对采掘面、转载点进行作业状态识别（是否有人、是否在产煤），与生产数据比对：画面显示停产而产量曲线上升，即触发"数据与现场不符"预警。中伟视界AI算法分析盒子支持多路视频汇聚推理，行为识别+目标检测模型仓库化部署，配合算法仓库与自训练平台可快速补充新检测项。工程落地要点：一是边缘优先，前端布控球/枪机就近推理，降低带宽与延迟；二是事件留痕，报警必须带截图与时间戳入库，保证证据链完整；三是模型迭代闭环，误报样本定期回流训练，持续压低误报率。数据可信是智能监管的地基。这套"时序+视觉"双通道方案，欢迎在评论区交流落地经验。#AI行为识别 #边缘计算 #时序异常检测 #煤矿安全