北京
北京空间维特科技发展有限公司智能AI视频分析系统是面向矿山行业打造的智能感知分析产品，依托深度学习技术，支持本地化部署、算法训练与实时推理，具备智能分析、自学习与决策优化能力，助力矿井实现无人值守、减员增效，契合煤矿智能化建设验收标准要求。
平台采用 “端-边-云” 灵活部署架构，端侧全面兼容大华、海康等主流品牌监控摄像头，可直接复用现有前端设备，无需大规模硬件改造即可完成智能化赋能；边缘侧依托轻量化计算设备实现本地实时算法推理，秒级触发隐患预警，同时大幅降低海量视频回传的带宽压力；云端搭载全链路 AI 训练体系，覆盖智能标注、可视化数据集管理、自动训练、智能调优与模型持续迭代全流程，支撑算法精度长效优化；同时开放 MQTT/Web API 标准接口，可快速对接安全管控、人员定位、应急指挥等系统，实现数据融合与业务联动。
图1 云边端协同架构实现秒级预警与算法持续优化
典型界面
图2 智能 AI 核心平台综合管控界面
界面集成综合展示、系统监控与多场景 AI 识别结果，统一呈现全矿预警态势，可分区域、分场景查看皮带运输、巷道通行、岗位值守等监测数据，直观掌握全矿安全运行状态。
图3 异常行为报警处置界面
系统识别到人员违章或设备隐患后自动弹窗报警，清晰展示报警时间、位置、涉事主体等信息，支持多倍速视频回放、误报标记、人脸比对与报警确认操作，形成隐患发现-处置-归档的完整管理闭环。
图4 主煤流运输 AI 识别统计界面
集中呈现主煤流沿线皮带空载、堆煤、跑偏、特大异物等预警数据，实时展示煤流分布状态并输出调速建议，支持一键启停、升降速等联动控制，助力煤流运输平稳高效运行。
图5 AI 规则与模型管理界面
内置分类齐全的 AI 应用仓库，支持自定义报警推送规则，可配置语音播报、系统联动等响应动作；同时提供数据集管理与模型参数修改能力，可基于现场数据持续迭代算法，适配不同矿井的个性化场景需求。
应用场景
平台覆盖矿山全生产流程四大类核心场景：
人员安全管控，实现出入井着装与装备佩戴检测、危险区域闯入识别、脱岗睡岗、人员倒地等违章行为自动识别，有效降低人为安全风险。
主煤流运输监测，覆盖皮带跑偏、堆煤、撕裂、大块煤、异物等异常识别，实时监测煤流分布状态，联动变频调速优化运输效率。
系统巡检，支撑回采 / 掘进工作面状态监测、临时支护管控，以及变电所、水泵房、通风机房等岗位的智能巡检，替代人工徒步巡检。
选煤厂安全管控，可识别筛板磨损、弧形筛堆料、压滤机呲料、溜煤眼堵塞等设备隐患，支持报警联动闭锁停机，避免隐患进一步扩大。
用户案例
平台已在国内多家煤矿与能源企业完成规模化落地，典型案例包括：内蒙古*德*矿——围绕"人—机—环—管"四维安全体系，运用深度学习视觉分析算法，对人员穿戴行为、设备运行状态、环境明火风险及区域入侵进行全场景智能监测，实现了从被动响应到主动预警的安全生产闭环管理；内蒙古经纬煤矿——依托深度学习算法的本地化部署，对安全帽佩戴、危险区域人员检测、在岗识别、火灾及吸烟监测、皮带运输等关键场景进行自动分析与监控预警联动，推动矿区视频监控由"人工盯守"向"少人/无人值守"转变；安徽淮北矿业*庄煤矿——基于人工智能、物联网与大数据技术，构建提升机巡检合规性AI智能监测系统，为提升机巡检作业提供合规性自动检测的新手段，确保设备作业安全性与可靠性可监测、可追溯。项目落地后有效提升了矿山隐患识别效率，降低人工巡检与值守成本，助力矿井顺利通过智能化建设验收。
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