基于人工智能视频分析的选煤厂安全管理研究

杜海洋

淮河能源控股集团 安徽省淮南市 232001

摘要：选煤厂作为煤炭深加工的核心枢纽，作业环境具有高粉尘、高湿度、设备密集、人员流动复杂等特点，传统安全管理模式面临效率低下、漏检率高、响应滞后等突出问题，导致安全事故频发，严重威胁从业人员生命财产安全与行业稳定发展。基于此背景，文章对当前选煤厂安全管理现存不足进行分析，明确多维度安全管理需求，进而构建基于人工智能视频分析的全流程安全管理方案。旨在为选煤厂智能化安全管理提供了切实可行的技术路径，对提升煤炭行业安全生产水平具有重要实践价值。

关键词：选煤厂；安全管理；人工智能；视频分析；风险防控；智能预警

引言

煤炭作为我国能源安全的战略基石，在国民经济发展中占据不可替代的地位。选煤厂作为煤炭洗选加工的核心环节，承担着脱灰、降硫、提质增效的关键任务，其生产安全直接关系到煤炭产业链的稳定运行、从业人员的生命健康以及生态环境安全。选煤厂生产流程涵盖破碎、筛分、跳汰、浮选、浓缩、干燥等多个工序，作业场景高粉尘、高转速设备密集，且人员跨区域流动频繁、多工种交叉作业，导致安全风险点多、面广、关联性强。随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉领域的视频分析技术凭借实时性、自动化、精准化等优势，在工业安全监测中得到广泛应用。该技术能够通过摄像头采集视频数据，借助算法自动识别目标、分析行为、监测环境，实现风险的实时感知与智能预警，为选煤厂安全管理提供了全新的技术路径。

一、选煤厂安全管理现存不足

（一）管理模式滞后，被动应对特征显著

当前我国多数选煤厂仍采用“人工巡检+视频监控回放”的传统管理模式，管理主动性严重不足。一方面，人工巡检存在天然局限：选煤厂作业区域广阔，巡检人员难以实现24小时全方位覆盖，尤其在夜间、节假日等关键时段，巡检频次降低，风险防控存在“真空期”；另一方面，人工巡检效率低下，一名巡检人员平均每小时仅能完成3-5个作业区域的检查，对于设备密集区域，难以在短时间内完成全面排查，且受疲劳、经验、责任心等主观因素影响，漏检率较高。此外，传统管理模式以“事后追溯”为主，缺乏事前预防与事中干预能力。视频监控仅作为事故发生后的取证工具，无法实时识别危险行为与设备异常，导致事故响应滞后。

（二）技术手段单一，多维度风险防控不足

现有选煤厂安全监测技术多以单一参数监测为主，缺乏对人员、设备、环境的综合协同分析。在人员安全监测方面，主要依赖人工目视检查防护装备佩戴、作业行为规范等，未形成自动化识别机制；部分选煤厂引入的简单视频分析技术，受高粉尘、光照变化大等环境因素影响，识别准确率较低，难以满足实际需求。在设备安全监测方面，多采用传感器采集振动、温度等单一参数，无法结合设备外观特征进行综合判断，导致设备故障误报率高，影响正常生产秩序。在环境安全监测方面，粉尘、烟雾等关键风险点监测多依赖固定传感器，存在监测盲区，且传感器易受粉尘污染影响，数据准确性下降。此外，现有技术未实现多维度风险的关联分析，例如，无法将人员违规闯入危险区域与设备高速运行状态进行协同研判，导致部分复合型风险无法被识别，成为安全管理漏洞。

（三）管理流程脱节，闭环管理机制缺失

选煤厂安全管理涉及监测、预警、处置、追溯等多个环节，但现有管理流程存在严重脱节现象。一是预警信息传递不及时、不精准，传统模式下预警信息多通过电话、对讲机传递，易出现信息遗漏、延误等问题，且无法明确责任分工，导致“谁来处置、如何处置”不清晰；二是隐患处置缺乏跟踪督办机制，部分隐患被发现后未及时整改，或整改后未进行复查验收，形成“发现-搁置-再发生”的恶性循环。三是数据利用效率低，现有管理模式未对安全数据进行系统积累与分析，无法通过历史数据挖掘风险演变规律，导致安全管理决策缺乏数据支撑，仍停留在“经验驱动”层面。此外，现有系统与选煤厂现有生产管理系统融合不足，数据不通、信息孤岛问题突出，影响管理效率。

二、选煤厂安全管理核心需求

（一）技术需求

针对选煤厂高粉尘、高湿度、光照多变、噪声较强的复杂作业环境，安全监测技术须具备强抗干扰能力，能在粉尘遮挡、光线昏暗、设备振动等场景下实现目标精准识别与参数有效采集，避免环境因素引发的漏检误检。同时，系统须具备快速响应与高效批量处理能力，可同步监测多个作业区域及多类目标，保障危险情况及时处置；还需兼顾较高的识别准确率与较低的误报漏报率，既不影响正常生产秩序，也能全面覆盖关键安全风险点。

（二）功能需求

功能需求围绕人员、设备、环境全维度安全监测及高效预警响应展开，人员安全监测需实现全方位覆盖，包括关键防护装备佩戴情况识别、闯入危险区域、攀爬设备等违规行为判断，以及人员作业路径记录与违规行为追溯；设备安全监测需覆盖选煤厂关键设备全生命周期，涵盖运行状态实时监测与异常判断、关键部件完整性检测，以及防护栏、防护罩等安全防护装置完好性核查；环境安全监测需对作业环境关键风险参数进行实时监测与定量分析，包括粉尘浓度估算、烟雾与明火等火灾风险识别，以及温度、湿度、积水、照明条件等其他环境异常的及时发现；预警与响应功能须具备按风险严重程度分级预警的能力，通过多渠道推送预警信息，并在紧急情况下实现设备停机、喷淋启动等联动应急处置，最大程度降低事故损失。

（三）管理需求

管理需求聚焦闭环管控、数据支撑与系统协同，需构建从监测识别、预警处置到复查追溯的全流程闭环管理流程，实现隐患整改全跟踪与历史信息可追溯，为事故分析提供依据；同时具备安全数据统计分析功能，挖掘风险演变规律以支撑管理决策优化；还需与选煤厂现有各类管理系统实现数据互通与功能融合，避免重复建设，提升管理协同效率。

三、基于人工智能视频分析的选煤厂安全管理方案

（一）方案设计思路

本方案旨在通过人工智能视频分析技术实现人员、设备、环境三大维度风险的实时监测与智能防控，同时融入闭环管理机制，确保系统实用性与可操作性。方案核心思路如下：

（1）多源数据融合采集：整合高清摄像头、红外摄像头、传感器等设备，实现视频数据与环境参数数据的同步采集，覆盖选煤厂全作业区域，消除监测盲区。

（2）复杂环境算法适配：针对选煤厂高粉尘、光照变化大等特点，优化目标检测、行为识别、环境参数分析等核心算法，提升系统抗干扰能力与识别准确率。

（3）多维度风险协同分析：打破人员、设备、环境的单一监测模式，建立多维度风险关联分析模型，实现复合型风险的精准识别（如人员在高速运转设备附近违规操作）。

（4）闭环管理流程嵌入：将智能分析与安全管理流程深度融合，实现预警推送、责任分配、隐患处置、复查验收、数据追溯的全流程闭环管理。

（二）系统总体架构​

本文设计的选煤厂安全管理系统采用五级架构，分别为硬件采集层、数据预处理层、智能分析层、预警响应层、管理应用层，架构图如图 1 所示（注：图表略，实际论文中需补充）。​

（1）硬件采集层：负责视频数据与环境参数数据的采集，包括高清网络摄像头（覆盖生产车间、设备区域、危险区域等关键点位）、红外摄像头（用于设备温度监测）、粉尘传感器、烟雾传感器等，实现多源数据的同步采集。​

（2）数据预处理层：对采集的视频数据与传感器数据进行预处理，包括视频帧去噪（采用中值滤波与高斯滤波结合的方法去除粉尘、噪声干扰）、图像增强（通过直方图均衡化提升光照不足场景的图像质量）、数据同步（将视频数据与传感器数据按时间戳对齐）、数据压缩（采用 H.265 编码减少数据传输带宽）。（3）智能分析层：系统的核心层，基于优化后的人工智能算法实现多维度安全分析，包括人员安全分析（防护装备佩戴检测、违规行为识别）、设备安全分析（设备状态监测、部件完整性检测）、环境安全分析（粉尘浓度估算、烟雾识别、温度监测），输出风险识别结果与风险等级。​

（4）预警响应层：根据智能分析层的结果，进行预警分级与响应处置，包括生成预警信息、推送至相关责任人、启动声光报警、联动设备控制系统实现自动处置（如紧急停机），同时记录预警事件的时间、地点、类型等信息。​

（5）管理应用层：为用户提供可视化管理界面，包括实时监控画面、预警信息统计、隐患处置流程、数据报表分析、历史视频追溯等功能，支持管理人员进行远程监控、决策分析与流程管理。

（三）核心功能模块设计

1、人员安全监测模块

该模块实现对作业人员的全方位监测，核心包含三大子功能：人员安全监测模块聚焦作业人员全方位安全管控，核心通过三大功能实现闭环监测：基于优化后的目标检测算法精准识别安全帽、防尘口罩等关键防护装备佩戴状态，结合图像增强与局部特征提取技术应对高粉尘环境下的目标遮挡问题，按不同作业区域匹配预设检测规则，未达标即触发预警；依托行为识别模型实时监测核心违规行为，通过时空特征提取与动作交互分析识别越界、违规操作设备等场景，支持自定义规则适配个性化需求；采用多目标跟踪算法结合厂区摄像头布局，实现人员跨区域轨迹追踪，生成作业路径热力图并记录区域停留时间，对危险区域异常停留或轨迹异常情况自动标记推送预警，为相关风险判断提供支撑。

2、设备安全监测模块

模块聚焦选煤厂关键设备全生命周期安全，整合目标检测、红外分析与特征匹配技术，实现三大核心功能：其核心功能包括运行状态监测，通过红外摄像头采集设备表面温度数据，结合振动传感器参数建立双维度异常判断模型，同时实时监测设备转速并与标准值对比识别运行隐患；部件完整性检测依托改进的目标检测算法，构建设备部件标准特征库，通过模板匹配与特征差异分析，精准识别齿轮、螺栓、皮带等关键部件的松动、损坏、缺失等问题；防护装置监测则自动识别防护栏、防护罩、急停按钮等的完好状态，监测是否存在缺失、移位、损坏及违规拆除行为，一旦发现防护装置失效，立即触发预警并联动设备控制系统限制运行，直至隐患整改完成。

3、环境安全监测模块

环境安全监测模块融合视频分析与传感器数据，构建环境风险定量监测与实时预警体系。其核心功能包括粉尘浓度监测，采用“视频分割+传感器校准”的融合方案，通过语义分割算法分割粉尘区域并计算像素占比，结合传感器实时数据修正浓度映射模型，在浓度超标时按程度触发对应等级预警并联动喷淋设备降尘；烟雾与明火监测依托改进的目标检测算法识别相关目标，结合烟雾扩散速度、明火面积变化判断风险等级，借助红外视频分析区分烟雾类型以降低误报率；其他环境参数监测通过视频图像特征提取实现温度、湿度、积水、照明条件等的监测，结合温湿度传感器数据修正分析结果，确保各类环境参数监测的准确性，及时捕捉环境异常。

4、预警响应模块

模块构建“分级预警-多渠道推送-联动处置-闭环跟踪”的全流程响应机制：基于风险严重程度与影响范围，将预警划分为紧急、重要、一般三级，分别对应可能引发严重事故、可能导致事故、影响作业安全但风险较低的各类场景；通过现场声光报警、移动终端推送、短信通知、后台弹窗四种渠道推送预警信息，确保快速触达相关人员；与选煤厂现有设备控制系统、消防系统等对接，不同等级预警触发对应联动处置动作，如紧急场景下停止相关设备运行并启动消防设施，重要场景下播放警示语音；预警生成后自动录入处置台账，明确责任与期限，责任人上传整改信息后系统自动校验，合格即闭环归档，逾期未整改则自动升级预警并推送督办信息。

5、管理应用模块

模块为管理人员提供可视化、数据化的管理工具，核心功能包括：采用B/S架构设计Web端可视化监控中心，支持多窗口实时展示各作业区域视频画面，可通过区域地图快速切换摄像头视角，界面实时标注不同等级预警事件，点击即可查看事件详情与视频回放；具备数据统计分析功能，自动生成隐患类型分布、高发区域、预警等级、整改率等相关报表，以多种可视化形式呈现数据并支持多时间段查询，助力挖掘风险规律；建立预警事件全生命周期数据库，记录从生成、推送、处置到整改复查的完整流程，支持多条件查询历史数据并关联事发区域视频录像，为事故分析与责任认定提供依据；同时支持用户权限分级管理，不同角色对应专属操作权限，还提供算法参数优化接口，可根据现场环境调整相关设置，提升系统适配性。

（四）系统性能优势分析

1、复杂环境适配性强

系统针对选煤厂高粉尘、光照变化大、设备密集等复杂场景，通过优化YOLOv8-CBAM目标检测算法与环境自适应模块，实现了96.8%的综合识别准确率，解决了传统视频分析技术在工业复杂环境中识别精度低的问题。尤其是对部分遮挡的防护装备、小尺寸设备部件的识别能力，满足了选煤厂实际作业场景的需求。

2、多维度协同监测高效

构建的“人员-设备-环境”三维关联分析模型，打破了单一维度监测的局限，能够精准识别复合型风险（如人员在高速设备旁未戴安全帽），预警准确率较单一监测模式提升20%以上。多源数据融合（视频+传感器）的方式，既发挥了视频分析的可视化优势，又借助传感器数据提升了环境参数监测的准确性，实现“定性识别+定量分析”的双重保障。

3、管理流程闭环化

系统将智能技术与安全管理流程深度融合，通过预警分级推送、责任自动分配、整改实时追踪、数据全程追溯的闭环机制，解决了传统管理中“监测与处置脱节”的问题。管理应用模块的可视化数据统计功能，为管理人员提供了风险分布、整改效率等决策依据，推动安全管理从“经验驱动”向“数据驱动”转型。

本文提出的基于人工智能视频分析的选煤厂安全管理方案，通过某大型选煤厂的现场测试验证，已展现出显著的实践价值。其可复制的技术框架与闭环管理模式，不仅适用于选煤厂，还可推广至矿山、化工、电力等其他工业高危行业，为工业安全智能化管理提供通用解决方案。系统的应用能够大幅降低安全事故发生率，减少人员伤亡与经济损失，对推动煤炭行业安全生产标准化、智能化建设具有重要意义。

结语

本文针对选煤厂传统安全管理存在的覆盖局限、识别精度不足、响应滞后及管理脱节等问题，提出基于人工智能视频分析的安全管理方案。研究梳理了选煤厂“人员-设备-环境”三大核心安全风险维度，明确了系统核心需求，优化了目标检测、行为识别、环境参数分析等关键算法，设计开发了包含五级架构与五大核心模块的安全管理系统，实现多维度风险协同监测与闭环管理。经现场测试验证，系统展现出良好的实用性与可靠性，为选煤厂安全管理智能化升级提供了有力技术支撑与实践方案。未来通过持续优化算法、降低部署成本、拓展功能边界，该方案有望在更多工业高危领域推广，为提升我国安全生产水平发挥重要作用。

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作者简介：杜海洋 1998年5月15日 男 黑龙江省哈尔滨市 汉 本科 初级工程师 淮河能源控股集团 研究方向:选煤专业

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