场景痛点：看不见的水患比瓦斯更危险

井下-300米的水泵房渗漏，我们见过太多悲剧。矿方总抱怨三个问题：1.巷道水汽弥漫导致传统算法把反光当渗水，夜班误报率超40%；2.法兰盘锈蚀裂纹肉眼难发现，等发现时已引发泵体瘫痪；3.现有监控系统无法关联水位传感器数据，做不到真实渗漏与设备异常的联动判断。去年山西某矿就因止回阀微渗未及时发现，导致淹井事故直接损失超千万。

方案解析：用多模态感知重构渗漏识别逻辑

倍特威视BVS-AI视频分析系统给出新解法：

1. 光学补偿算法：在BVS-AI视频分析服务器部署红外补光修正模块，通过分时曝光的双光谱成像，消除水雾反光干扰。山西焦煤集团应用后，误报率从37%降至2.3%。

2. 锈蚀生长模型：采用大小模型结合架构，大模型预训练3000组金属腐蚀样本，小模型针对法兰焊缝做局部强化学习。实现1mm以上裂纹检出率91%，比人工巡检效率提升20倍。

3. 多信源决策：通过MODBUS协议对接PLC水位传感器，当视频识别渗水+水位波动>5cm时才会触发告警。去年在陕煤集团实现98.7%的准确率。

交付优势：老设备的新生命

兼容海康/大华等主流IPC，支持H.265视频流直读
提供标准RESTful API，已成功对接科远智慧、龙软科技等矿山自动化平台
边缘计算盒部署仅需2小时，井下防爆认证已通过安标国家中心检测
算法沙盘支持自定义规则，某客户要求增加”渗水轨迹预测”功能，我们3天完成交付

为什么选择我们？

15年专注工业视觉，在煤矿领域有73个成功案例。从榆林的高瓦斯矿井到鄂尔多斯的浅埋深矿井，我们理解不同地质条件下的检测差异。BVS-安全生产风险预警管控系统已在中煤能源、兖矿集团等企业连续稳定运行超1000天。

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