罐笼乘坐人员超限识别智慧矿山一体机斜井人员进出识别应用场景综述

在矿山行业中,安全始终是最重要的议题之一。随着工业4.0和智能化技术的发展,智慧矿山一体机应运而生,它不仅是一款设备,更是一个全面的解决方案,旨在通过智能化手段提升矿山的安全监管水平。本文将详细介绍斜井人员进出识别智慧矿山一体机的功能特点、技术优势以及在不同矿山场景下的应用实践,展示如何通过这款设备实现矿山安全生产的智能化升级。

一、产品介绍

智慧矿山一体机是一款专为矿山场景设计的智能化设备,以防范化解重大安全风险为主线,充分发挥边缘侧视频智能识别技术优势。它提供安全监管、设备监测、灾害预警等智能化能力,完全符合矿山场景视频智能化建设技术指导书要求及验收标准。

1、智慧矿山一体机采用国产最新高算力NPU智能芯片,具备服务器级别的算力性能,扩展性强,最高可达768T;

2、它集成了高精度AI智能算法与视频智能化综合管理平台,能智能识别和精准研判出矿山人员不安全行为、设备不安全状态、环境不安全因素;

3、它还具备数据融合分析、风险预判管控、分级预警报警、设备联动控制、智能辅助决策等功能,满足矿山生产安全保障及监管需求,进一步提升矿山智能化安全生产水平。

二、应用场景

1、钼矿智能监管

为钼矿提供算力、算法、平台一体化的智慧矿山安全生产管理平台,覆盖人员行为、设备状态、环境异常预警等AI视觉算法功能,实现关键岗位、重点部位重大安全风险的实时识别分析和快速响应,实现管理闭环,降低事故风险。

2、铁矿智能化改造

电厂场景识别技术及应用涉及多个方面,以下是相关介绍: ### 智能视觉传感和监测技术 智能视觉传感和监测技术在电厂场景识别中有广泛应用。在火焰监测方面,可通过优化分类器和特征提取来提高系统性能。例如采用更先进的深度学习分类器,能提高燃烧质量分类的准确性;探索更有效的特征提取方法,从火焰图像中提取更多有价值信息,进而提升系统性能。此外,该技术还可拓展应用到设备故障监测和环境监测。在设备故障监测中,可应用于电厂其他设备如风机、水泵等,通过监测设备的外观、振动等特征,及时发现故障隐患;在环境监测方面,可利用该技术监测电厂周围环境,如大气中污染物浓度、水质等,通过实时监测环境数据,及时采取措施减少环境污染 [^1]。 ### 皮带跑偏检测AI分析摄像机相关技术 皮带跑偏检测AI分析摄像机在电厂有应用,其配套的矿山版分析服务器、AI盒子、IPC包含多种算法,适用于电厂场景识别。这些算法包括皮带跑偏、皮带异物、皮带撕裂、皮带划痕、皮带运行状态识别(启停状态)、运输带有无煤识别、煤流量检测等。可对电厂皮带运输系统进行全面监测,保障皮带运输的安全和高效运行 [^2]。 ### 其他应用算法 除了上述技术和算法,还包括运输带坐人检测、行车不行人、罐笼超员、静止超时、摇台是否到位、入侵检测、下料口堵料、运输带空载识别、井下堆料、提升井堆煤检测、提升井残留检测、瓦斯传感器识别、猴车长物件检测、佩戴自救器检测、风门监测、运料车通行识别、工作面刮板机监测、掘进面敲帮问顶监控、护帮板支护监测人员巡检、区域超员预警、未戴安全帽检测、未穿工作服识别、火焰检测、离岗睡岗识别、倒地检测、摄像机遮挡识别、摄像机挪动识别算法,可对电厂人员行为、设备状态、安全情况等进行全方位的识别监测 [^2]。 ```python # 以下为简单示意代码,模拟电厂场景识别中火焰检测的流程 import cv2 import numpy as np # 加载火焰检测模型(这里只是示例,实际需要训练好的模型) # model = load_model('flame_detection_model.h5') def detect_flame(image): # 模拟火焰检测,这里简单用颜色阈值来判断 hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) lower_red = np.array([160, 100, 100]) upper_red = np.array([180, 255, 255]) mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2) flame_pixels = cv2.countNonZero(mask) if flame_pixels > 100: # 简单阈值判断 return True return False # 读取图像 image = cv2.imread('flame_image.jpg') if detect_flame(image): print("检测到火焰") else: print("未检测到火焰") ```
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