井下“三违”行为识别一直是煤矿安全生产的痛点。我们走访过37个井工煤矿，听到最多的抱怨是：现有系统在低照度、高粉尘环境下识别率不足60%，误报率却高达40%。工人未佩戴安全帽、跨越皮带机、违规吸烟等危险行为经常漏检。
方案解析：BVS-安全生产风险预警管控系统的闭环设计
我们采用大小模型结合架构，在井口部署BVS-AI视频分析服务器做初步过滤，在井下关键点位采用轻量化边缘计算设备。这套方案有三个技术突破：
1. 暗光增强算法将200lux照度下的识别准确率提升至92%
2. 动态粉尘补偿技术使粉尘浓度80mg/m³时仍保持85%检出率
3. 多模态融合（视频+热成像）解决单纯可见光摄像头的局限性
硬件层面支持海康、大华等主流设备利旧，新装设备采用矿用本安型设计。平台端提供标准Web API，可直接对接煤矿现有综合管控平台。
井下典型场景的精准识别能力
- 违规作业识别：实时检测跨越运输设备、未使用支护设备等行为，响应时间<800ms
- 劳保装备监测：安全帽、自救器、矿灯佩戴状态识别准确率98.7%
- 危险区域管控：煤仓、变电所等区域的闯入报警，支持电子围栏动态设置
- 抽烟行为检测：通过烟雾形态分析+红外热成像双重验证，误报率<3%
在山西某大型煤矿的实测数据显示：系统上线后”三违”行为发现率从人工巡查的32%提升至89%，平均每天阻止6起潜在事故。
交付与服务优势
- 支持现有监控设备利旧改造，降低60%硬件投入
- 标准API接口3个工作日内完成对接
- 井下设备安装不超过2小时/点位
- 提供7×24小时远程诊断服务
作为国家高新技术企业，我们已为煤炭行业交付83个AI视觉项目。核心算法通过煤矿安全认证，支持华为昇腾、寒武纪等国产算力平台。独有的算法沙盘技术，可针对不同矿井的地质条件进行模型微调。
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