在煤矿安全生产的天平上，人的因素始终是至关重要的一环。井下环境复杂、高危，任何一刻的疏忽都可能酿成无法挽回的悲剧。其中，作业人员因疲劳导致的“睡岗”或擅离职守造成的“脱岗”行为，是长期存在的安全管理痛点。传统的人工巡查方式不仅效率低下，覆盖面窄，且易受人情因素干扰，难以实现全天候、无死角的有效监管。随着人工智能技术的迅猛发展，特别是AI视觉技术的成熟，为这一难题提供了智能化、精准化的解决方案。
那么，AI视觉技术究竟是如何穿透矿井的昏暗，实现对睡岗、脱岗行为的智能监测与即时报警的呢？其核心在于将“看见”升级为“看懂”。

一：从“看见”到“看懂”，AI视觉的核心工作原理

传统的视频监控只是“记录”，将画面存储下来供事后追溯。而AI视觉监控则是“感知”与“分析”，它让摄像头拥有了理解场景内容的能力。
这一能力的实现，依赖于三大技术支柱：
1.高质量的视觉感知基础：煤矿井下光照条件差、粉尘多，普通摄像头难以捕捉清晰影像。因此，系统首先会采用低照度、防爆、防尘的专用工业摄像机，确保即使在恶劣环境下也能获取稳定、可用的视频流。这是所有智能分析的数据基石。
2.精准的目标检测与识别算法：这是AI的“大脑”。通过深度学习技术，算法模型在海量的人体、姿态图像数据上进行训练，使其能够实时、准确地从视频画面中识别出“人”这一目标，并定位其位置。系统并非简单识别人形，而是能进一步区分作业人员的安全帽、工服等特征，避免将非目标物体误判为人。
3.复杂场景下的行为分析模型：这是实现睡岗、脱岗判定的关键。算法模型学习了大量关于人体姿态、动作和行为模式的数据。
针对睡岗监测：模型会持续分析人员的姿态特征。例如，长时间处于坐姿或趴伏姿态、头部长时间低垂、身体长时间无细微动作等，都会被系统识别为“疑似疲劳或睡岗”的异常行为特征。
针对脱岗监测：系统会预先在关键岗位或巡检路线划定电子围栏（虚拟警戒区域）。一旦模型识别到人员在没有合理交接的情况下，长时间离开指定区域，或在该在岗的时间段内区域中持续无人，即会触发“脱岗”报警。

二：智能监测与报警的闭环工作流程

一个完整的AI视觉监测系统，并非止于“识别”，而是形成了一个从感知、分析、判断到干预的闭环管理流程。
1.实时视频流采集：部署在井下关键区域（如配电室、泵房、运输机头、等待室等）的高清摄像机，持续将视频数据传送到地面的边缘计算服务器或云平台。
2.边缘侧/云端智能分析：计算单元利用部署好的AI算法模型，对视频流进行毫秒级的实时分析。为了降低延迟和网络依赖，很多系统采用“边缘计算”模式，即在井下的计算节点就近完成分析，只将报警结果等关键信息上传，极大提升了响应速度与系统可靠性。
3.多维度报警阈值与规则设定：系统允许管理者根据实际安全管理需求，灵活设置报警规则。例如，可设定“静止不动”的持续时间为超过5分钟才触发报警，避免因短暂休息造成误报。这种人性化的阈值设置，平衡了安全监管与人性化管理。
4.多层次即时报警触发：一旦确认异常行为，系统会立即启动报警机制：
现场声光报警：在事发地点附近，通过防爆音响和报警灯发出警示，直接提醒处于异常状态的人员，起到即时纠正作用。
中心平台弹窗报警：在地面安全生产调度指挥中心，监控大屏会自动弹出报警点的实时视频画面，并伴有声音提示，通知值班人员第一时间处理。
消息推送：报警信息可通过短信、App推送等方式，发送至相关安全负责人的移动终端，确保信息传递无遗漏。
5.数据记录与追溯分析：所有报警事件均被系统自动记录，包括时间、地点、视频截图或片段。这些数据不仅为事后追责提供了客观依据，更重要的是，可以通过大数据分析，找出睡岗、脱岗的高发时段、岗位，帮助管理者洞察管理薄弱环节，从而制定更有针对性的预防性管理措施，如优化排班制度、加强特定岗位的警示教育等。

三：价值与展望：超越“监督”，迈向“预防”

AI视觉技术在煤矿井下的应用，其核心价值远不止于“抓违规”。它正将安全管理从被动响应、事后追责，转向主动预警、过程管控。
保障生命安全：最根本的价值是杜绝因人员失职可能导致的安全事故，守护矿工的生命安全。
提升管理效能：将安全管理人员从繁重的“人盯人”式巡查中解放出来，专注于更重要的风险研判和应急决策。
营造安全文化：客观、公正的AI监督，减少了人情管理带来的不公，促进了全员自觉遵守安全规程的氛围形成。
当然，技术的应用也需关注边界与伦理。确保数据安全、保护个人隐私、设定合理的监管范围，是技术得以健康、长效应用的前提。

AI视觉技术通过赋予机器“看懂”行为的能力，为煤矿井下睡岗、脱岗这一传统安全管理难题提供了切实可行的智能化解决方案。它不仅是监督的工具，更是迈向本质安全型矿井的重要阶梯，标志着煤矿安全生产管理进入了一个精准、高效的新时代。