一、案例概况

小视科技打造全栈煤矿“三违”人工智能平台，通过多模态动态建模机制，融合视频、传感器与地质数据，构建“感知-分析-决策”一体化技术框架。平台基于云边端协同架构，运用视觉AI、数字孪生与在线学习技术，实现煤矿“三违”行为精准识别与预警，推动人为操作风险事故降低90%，助力煤矿安全生产智能化转型。

二、主要举措及成效

针对90%的煤矿事故源于人为操作、环境复杂、传统监控识别率低等行业痛点，项目部署矿用防爆摄像头、激光雷达、UWB定位等设备，构建多模态数据融合与智能分析体系。采用YOLOv7+Transformer、LSTM、GNN等算法，实现安全装备识别（准确率≥97.7%）、违规行为预警与设备故障预测，形成“检测-处置-优化”闭环管理。

实施后，企业“三违”事件下降90%，每年节约成本超300万元，设备泄漏率降低80%，维修频率下降60%，近两年实现车辆“零事故”，有效避免多起潜在安全事故。项目入选国家矿山安全监察局、工信部优秀案例，带动行业近50亿元产值转型。

三、特色亮点

该案例创新性地构建了多模态动态建模与云边端协同的“矿山AI中枢”，突破传统单一数据维度限制。其亮点包括：采用MCP协议实现多源数据标准化交互，基于知识蒸馏技术在边缘端实现150ms内实时推理；并构建在线学习机制使系统自适应井下动态变化环境。

平台形成“感知-分析-决策-优化”全流程闭环，具备强复制性与行业示范价值，为高风险工业场景的智能化管控提供了可推广的技术路径与实践范式，对推动煤矿乃至非煤矿山领域的本质安全水平提升具有重要借鉴意义。

联系方式

单位：小视科技（江苏）股份有限公司

联系人：段伟芝

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