基于机器视觉的矿山人员违规操作智能安防监测

王 峰; 范元明; 单世环

doi:https://doi.org/10.37155/2972-4333-0409-35

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基于机器视觉的矿山人员违规操作智能安防监测

王峰（浙江大华技术股份有限公司）

范元明（浙江大华技术股份有限公司）

单世环（浙江大华技术股份有限公司）

https://doi.org/10.37155/2972-4333-0409-35

Abstract

矿山作业环境复杂、高危，人员违规操作（“三违”行为）是引发安全事故的核心诱因。传统依赖人工巡查的安全管理模式存在效率低下、覆盖不全、响应滞后等固有缺陷。本文聚焦于利用先进的机器视觉技术，构建一套智能化、全天候的矿山人员违规操作监测系统。文章首先系统梳理了矿山典型违规操作类型，包括个人防护装备缺失（如未佩戴安全帽、反光衣）、危险区域闯入、睡岗脱岗及高危行为（如井下吸烟）等。其次，深入剖析了以YOLOv5、YOLOv8为代表的深度学习目标检测算法在复杂矿山场景下的应用原理与优势，并探讨了多模态数据融合、小目标检测优化等关键技术挑战。在此基础上，设计了一套“云-边-端”协同的系统架构，通过在前端部署具备边缘计算能力的AI摄像机进行实时分析，在云端进行大数据汇聚、模型训练与综合决策，实现了从“看得见”到“看得懂”的跨越。最后，分析了系统实施的关键考量因素与挑战。

Keywords

机器视觉；矿山安全；违规操作；YOLO；边缘计算；智能安防

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Publishing time:2026-09-30
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