智能矿山全域无感定位与安全管理技术方案

发布单位：镜像视界（浙江）科技有限公司

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一、方案概述

随着矿山规模不断扩大、作业组织复杂化，矿区安全风险呈现出隐蔽性强、积累周期长、突发性高等特征。传统的人工巡检和穿戴式监控手段难以满足现代矿山对实时安全管理、全域覆盖和行为分析的需求。因此，本方案提出基于 全域无感定位、多源数据融合及智能安全管理 的技术体系，旨在实现矿区人员、车辆及关键设备的实时连续定位、作业行为智能识别、风险态势评估和应急决策支撑。方案兼顾技术先进性、工程可实施性及运营可维护性，为矿山安全管理的数字化、智能化升级提供完整解决方案。

1.1 方案目标

1. 全域无感定位：通过多源视频、传感器和无人机数据融合，实现人员及车辆的连续定位，无需佩戴设备或其他感知装置。

2. 作业行为智能识别：基于行为模式建模与深度学习算法，实时识别矿区作业人员及车辆的异常行为，包括违规靠近危险区域、超速运输、设备误操作等。

3. 风险态势实时评估：构建矿区安全态势模型，生成风险热力图及动态预警信息，支持管理人员快速判断安全风险等级。

4. 可视化决策支撑：提供3D可视化矿区场景、行为轨迹回放、风险叠加展示，辅助安全指挥与应急决策。

5. 应急响应与事故追溯：系统支持事件触发、联动响应、视频证据链生成和事故回溯，形成闭环安全管理能力。

1.2 技术特点

• 无感化：无需人员佩戴设备，实现全员、全区域自动感知。

• 连续化：支持人员与车辆在整个矿区范围内的连续定位与轨迹重建。

• 智能化：通过深度学习及行为分析，实现异常行为识别与风险评估。

• 全域化：覆盖矿区所有作业区域和关键风险区域，无盲区。

• 可追溯化：对轨迹、行为及事件形成完整证据链，支持审计和责任追溯。

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二、系统架构

2.1 感知层

感知层是整个系统的基础，负责多源数据采集与预处理，包括：

1. 视频采集：在矿区关键位置部署高清固定监控摄像机，同时结合移动无人机巡检，确保全域覆盖。

2. 传感器数据：包括惯性测量单元（IMU）、环境监测传感器、车辆定位传感器等。

3. GIS信息：矿区地形地貌、道路网络、危险区边界等基础空间数据。

感知层设计要求：

• 数据采集实时性 ≤1 s

• 多源时间同步精度 ≤50 ms

• 网络传输可靠性 ≥99%

2.2 定位与轨迹重建层

定位层通过算法融合多源数据，实现人员、车辆及作业设备的连续空间定位：

1. 视频轨迹重建：基于多摄像头视频画面，通过三维重建技术和深度学习目标检测，实现物体在空间坐标系中的连续位置计算。

2. 传感器融合：IMU、GPS及车辆传感器数据与视频数据融合，提高定位精度和抗遮挡能力。

3. 跨区域轨迹拼接：矿区作业场景复杂，系统支持不同区域和不同设备采集的轨迹无缝衔接，保证连续性。

定位层技术指标：

• 人员定位精度 ≤0.5 m

• 车辆定位精度 ≤1 m

• 轨迹连续性 ≥99%

2.3 行为分析与风险评估层

行为分析层利用轨迹数据和矿区作业规则，实现对人员及车辆行为的智能判定：

1. 行为模式建模：建立矿区作业行为规则库，结合深度学习模型识别作业模式。

2. 异常行为检测：实时监测违规行为，如越界、超速、违规操作等，并生成预警。

3. 风险态势评估：根据行为分析结果计算安全风险等级，生成动态热力图和态势图，提供管理决策参考。

2.4 应急指挥与管理层

• 可视化指挥平台：提供矿区三维场景可视化、多视角切换、事件回放及轨迹查看功能。

• 事件联动与报警：根据行为异常或设备故障触发预设联动策略，向相关管理人员发送警报。

• 历史数据追溯：存储和检索轨迹、行为及视频数据，支持事故分析和责任追溯。

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三、核心技术

3.1 无感定位算法

无感定位核心技术包括：

1. 多摄像头几何标定与同步：利用场景特征点和标定靶，实现多视角空间统一坐标系。

2. 目标检测与跟踪：结合卷积神经网络(CNN)与YOLO/DeepSORT等跟踪算法，实现连续目标检测和轨迹跟踪。

3. 多源数据融合：将IMU、GPS、车辆传感器数据与视频轨迹融合，提升定位精度与鲁棒性。

4. 跨区域连续追踪：解决遮挡、光照变化及场景切换导致的轨迹断裂问题，实现全域连续定位。

3.2 行为识别算法

1. 规则引擎：对矿区作业行为进行规则建模，如车辆限速、人员作业规范。

2. 深度学习模型：采用时序卷积网络（TCN）、长短时记忆网络（LSTM）及注意力机制，识别异常行为及潜在风险。

3. 多模态分析：结合视频、传感器和地理信息，实现多角度、多层次的行为分析。

3.3 风险评估与预测

1. 风险量化：将轨迹和行为数据映射到风险指标，包括靠近危险源的距离、速度异常、停留时间等。

2. 动态热力图：实时生成全矿区风险热力图，便于管理人员观察高风险区域。

3. 风险预测：通过行为模式推演潜在风险，提前触发预警，降低事故发生率。

3.4 可视化与决策支持技术

1. 三维场景可视化：对矿区全域建模，实现人员、车辆、设备及风险区域的3D渲染。

2. 轨迹回放与分析：支持多视角、多时间段轨迹分析。

3. 交互式决策界面：管理人员可通过可视化界面快速获取态势信息、历史事件及风险评估结果。

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四、工程实施方案

4.1 部署规划

1. 摄像头部署：在矿区主要道路、关键作业区域及危险源周围布置高清摄像头。

2. 无人机巡检：设计固定巡航路线，补充视觉盲区及高空监测。

3. 传感器网络：关键设备及车辆安装传感器，提供高频数据采集，保证精度。

4.2 系统集成

1. 数据接入层：统一采集视频、传感器、无人机及GIS数据。

2. 边缘计算节点：现场部署边缘服务器，实现视频解码、初步目标检测及轨迹生成。

3. 中心计算平台：进行轨迹融合、三维重建、行为分析及风险评估，实现全域智能管理。

4.3 校准与运行维护

1. 初期标定：通过场景角点、道路交叉点及标定靶，完成多源设备空间统一标定。

2. 动态校准：根据实时轨迹数据周期性修正姿态偏差，保证连续性与精度。

3. 系统运维：包含硬件巡检、软件更新、异常处理及性能监测机制。

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五、系统效能指标

指标	数值	描述
人员定位精度	≤0.5 m	亚像素级轨迹重建精度
车辆定位精度	≤1 m	连续性高，满足作业安全需求
行为识别准确率	≥95%	异常行为实时检测
风险预警延迟	≤3 s	支持即时安全干预
系统可用性	≥99%	确保长期连续运行
数据存储容量	支持 ≥12 个月	符合事故追溯要求

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六、系统应用场景

1. 露天矿区安全管理：实现矿区全域人员与车辆监控及行为管理。

2. 地下矿井安全监测：结合视频与传感器，监测作业区域及运输车辆状态。

3. 设备关键区域防护：对高危设备、爆破作业区提供实时风险预警。

4. 应急演练及事故分析：生成三维轨迹与行为数据，支持培训与事故复盘。

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七、工程化结论

本方案通过多源视频、传感器融合及智能分析，实现矿区全域无感定位、行为智能识别和风险评估，兼顾技术先进性和工程可实施性。系统具备可追溯能力，为矿山安全管理提供全方位智能化支撑，可应用于实际矿区安全生产和应急管理。

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发布单位：镜像视界（浙江）科技有限公司

镜像视界在多源视频三维重建、空间计算及智能安全管理领域具备成熟技术能力，为矿山及高安全行业提供可复制、可推广的智能化安全管理解决方案。