基于AI视频识别的露天矿山事故隐患排查技术

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需求基础：广东省作为矿产资源开发利用大省，全省露天矿山数量大、分布范围广，是全省工矿产业和基建建材行业发展的重要资源支撑。省内露天矿山普遍存在高陡边坡、表土层较厚的开采特点，且地处华南沿海区域，台风、强降雨等灾害性天气多发频发，极易引发采场滑坡、边坡坍塌等地质灾害。同时，露天矿山开采区域开阔、作业点位分散，现场施工人员、运输及大型作业机械流动性强，生产过程中车辆和外来人员违规闯入作业禁区、作业人员未按规定佩戴劳保防护用品、矿山超许可范围开采、边坡台阶超高、运输道路坡度过大、截洪沟堵塞失效等各类隐患屡有发生，隐患动态性、随机性、隐蔽性突出，监管治理难度较大。目前，全省露天矿山安全监管主要依靠传统人工现场巡查模式，监管方式较为传统单一。受矿山山地地形复依靠传统人工现场巡查模式，监管方式较为传统单一。受矿山山地地形复杂、作业区域偏远分散、高陡边坡巡查风险高、巡查覆盖难度大等客观因素限制，人工巡查普遍存在巡查盲区多、覆盖频次不足、排查效率偏低等短板。同时，人工隐患识别高度依赖监管人员专业经验，主观性强、标准不统一，难以适配露天矿山全天候动态风险管控、全时段监测预警和隐患高效闭环治理的现代化监管要求，传统监管模式的局限性日益凸显，亟需依托人工智能新技术赋能，系统性破解全省露天矿山安全监管的痛点难点问题。开展基于AI视频识别的露天矿山事故隐患排查技术研发，持续场景迭代升级，进一步拓宽AI识别隐患种类，重点攻坚露天矿山边坡台阶超高、作业平台宽度不足、超采矿证许可范围开采、矿山运输道路坡度过大、排水设施失效等重难点隐患的智能识别与自动报警技术研发应用，持续完善全维度、智能化的露天矿山隐患排查技术体系，全面提升全省露天矿山安全智慧监管能力。下步继续扩大和深入研究，重点研发露天矿山边坡台阶超高、平台宽度不足、超采矿证范围开采、运输道路坡度过大等隐患识别与报警技术。需求内容：建成基于AI视频识别的露天矿山事故隐患排查应用场景。