煤矿安全

AI 泄漏特征算法｜智慧矿山井下管道瓦斯液体跑冒滴漏识别系统井下压风、供水、排水、瓦斯抽采管路，接头渗油、法兰滴液、管壁挂水，很多是巡检走过才发现的。跑冒滴漏初期量小、位置隐蔽，人工一趟趟查，漏点却总在看不见的地方。等渗漏演变成管路失效，小漏已经拖成了大问题。

井下变电硐室杂物堆放识别，规范机电场所管理标准变电硐室杂物随意堆放，是矿井机电质量标准化检查的高频扣分点，更是机电火灾重大隐患。人工巡检存在时间盲区，隐患整改反复反弹，给矿山安全管理带来持续压力。

智慧矿山多目标人员计数 AI 算法，精准管控检修区域作业人数矿山井下检修、巷道施工、设备维保场景中，受限区域超员作业、人员滞留、违规闯入是行业高频安全顽疾。班前点名、人工台账的传统管控模式仅能记录静态上岗数据，无法适配井下人员动态轮换、交叉作业的特性，极易出现统计失真、监管缺位等问题，不仅滋生安全隐患，也是矿山安监稽查、智慧矿山验收的主要扣分点。

AI 视觉识别 + UWB 定位卡，筑牢煤矿人员出入井安全隐患前言近年山西多地煤矿安全事故复盘显示，人卡不符、捎卡代卡、无卡入井是高频违规诱因，直接造成井下人员统计失真、应急救援研判失误。针对这类重大安全隐患，国家应急管理部、山西应急管理厅持续加码督查，明确要求煤矿落实入井人员唯一性核验，杜绝单一定位系统的数据漏洞，成为当前煤矿智能化合规整改的硬性指标。

煤矿高压电缆绝缘故障检测装置：为矿井供电安全筑起“隐形防线”在煤矿生产过程中，供电系统的稳定性直接关系到矿井的整体安全与生产效率。高压电缆作为井下电力传输的“大动脉”，长期处于高温、高湿、多粉尘、机械应力复杂的环境中，绝缘层容易出现老化、破损、局部放电等问题。而局部放电，正是电缆绝缘故障发生前最典型的“预警信号”。

强盛小灵通专卖员

煤矿传送带异物检测：深度学习引领煤矿安全新革命！DL00617-基于RT-DETR的煤矿传送带异物检测含完整数据集🚨 煤矿传送带异物检测：深度学习引领煤矿安全新革命！ 🚨

前网易架构师-高司机

构建安全防线：基于视频AI的煤矿管理系统架构创新成果展示本文我将介绍一款AI产品的成果展示——“基于视频AI识别技术的煤矿安全生产管理系统”。这款产品是目前我在创业阶段和几位矿业大学的博士共同从架构设计、开发到交付的全过程中首次在博客频道发布, 我之前一直想写但没有机会来整理这套系统的架构, 因此我也特别感谢CSDN平台提供了这个机会，让我有了一定的动力来整理并分享这套系统的架构。

我是有底线的