井下巡查覆盖面总有漏掉的地方，不能及时发现安全隐患怎么办？

重点区域的管控怎样更加安全有效？

围绕这些安全管理难题，兴隆庄煤矿组建攻坚团队，利用智能高科技，积极建成全域覆盖的“AI+安监”管控体系，推动安全监管由传统人工巡检、事后处置，转向智能感知、事前预警，以数字化技术为矿井安全筑牢屏障。

实测勘点，摸清现场底数

“井下环境复杂，粉尘、光线、遮挡都会造成监测盲区。智能设备不是装上去就完事，必须吃透现场工况，AI安监才能真正管用。”兴隆庄煤矿智慧安监攻坚团队成员说。井下巷道纵横、设备密集，摄像仪布设、场景建模没有纸上方案可以直接套用，所有工作都要到巷道一线实测实勘。

项目攻坚阶段，团队把工作阵地搬到采掘工作面、机电硐室等前沿点位，现场作业。全矿布设282台摄像仪，覆盖采煤、掘进、主运、机电等13个核心业务模块，覆盖井上下采掘工作面、机电硐室、储煤棚、充电室等关键点位。团队分片包干，逐台核查摄像仪安装位置、架设角度、供电与信号传输，记录周边施工条件与风险特征，摸清井下硬件底数。

结合生产流程、安全规程和历年隐患案例，拆解管控需求，梳理形成66类AI应用场景，覆盖人员行为、设备状态、环境风险三大监测方向。针对劳保穿戴不规范、脱岗睡岗、禁区闯入、皮带跑偏、设备异响等高频隐患，团队反复踏勘，单一场景最多十余次现场验证，点位布局方案前后迭代20余版，用扎实的现场调研支撑系统落地。

精细调校，提升识别精度

“安全告警最怕虚警多。一旦误报频发，现场人员容易产生疲劳麻痹，真正的隐患反而被忽略。我们反复调校参数，就是要让AI看得准、报得准。”项目测试阶段，团队瞄准高精准识别目标，为各类监测场景制定清晰判定标尺。

对照新版煤矿安全规程，团队梳理禁区入侵、作业摔倒、劳保不规范、巡检缺位、脱岗睡岗等26类高频违规场景，明确判定规则、告警阈值、响应时限，区分正常作业与违章行为，从源头减少模糊判定、无效报警。针对井下人员移动快、作业姿态多变的实际，团队在现场反复模拟作业场景，持续调试算法灵敏度。对测试中出现的误报、漏报、告警延迟问题，建立台账闭环管理，逐项整改销号。在此基础上，积极搭建起AI预警、重点核查、现场处置、事后溯源的监管模式，明确告警处置流程、岗位责任和验收标准，让AI不仅能识别隐患，更能推动风险闭环处置，把智能预警转化为现场管控实效。

协同攻关，打通技术壁垒

“算法研发熟悉技术，但不熟悉井下生产工艺。我们的任务就是把矿井真实安全需求传递给技术方，双向磨合，联合打磨出适配井下一线的系统。”该项目是矿井现场经验与人工智能技术跨界融合的成果，攻坚团队联合云鼎科技协同攻坚，打通现场需求、研发开发、现场调试、迭代升级的完整链路。

作为项目纽带，该矿攻坚团队全程梳理井下痛点、确定硬件点位，实时反馈现场状况。技术研发人员入矿后，团队陪同深入井下各作业地点，讲解生产工艺、安全管控要点、井下环境特征，帮助研发人员跳出纯技术思维，贴合矿井实际设计模型。针对井下粉尘、弱光、物料遮挡造成识别精度波动，双方联合小组驻矿试验，持续优化模型、微调算法参数，提升复杂环境下识别稳定性。同时打通多系统数据接口，破除信息孤岛，实现智慧安监、人员定位、环境监测联动，系统从单一识别报警，升级为多维度联动预警处置，推动安全管理由人盯人防向现代化技防智防跨越。

迭代优化，筑牢安全屏障

“每天下井勘点、调试系统，看着AI能够及时捕捉隐患，安全防线越筑越牢，再辛苦也值得。”从项目起步、现场攻坚到系统投用，这支团队扎根煤海巷道，破解多项场景化应用难题，完成智慧安监阶段性建设任务。

目前这套系统形成实时监测、智能识别、语音告警、信息推送、联动处置闭环管理，相当于24小时在岗的“智能安全员”。随着矿井实际情况，攻坚团队将持续迭代AI识别模型，扩充智能监管场景，深化多系统联动效能，持续探索矿山智能安全监管新路径，以技术创新夯实安全根基。