中伟视界：罐笼超员监测AI算法，智慧矿山运输的安全新标准

罐笼超员风险与智能化需求

矿山罐笼作为矿工上下井的核心运输设备，其超员运行可能引发坠罐、卡阻等重大事故。传统人工计数方式存在无法实时停运罐笼、效率低、易出错、无法实时预警等问题。随着人工智能与边缘计算技术的发展，基于AI视觉算法的罐笼超员监测系统已成为智慧矿山建设的关键环节。本方案从技术原理、系统实现到应用价值，全面解析AI算法如何实现罐笼人员的精准计数、实时预警与智能管控，为矿山安全管理提供技术保障。

一、罐笼超员AI算法的核心原理

1.1 基础检测机制：动态进出统计

罐笼超员AI算法的核心在于实时检测和精准统计进出罐笼的人员数量。系统通过在罐笼入口处设置虚拟检测框，记录人员进出信号：

入框计数：人员从罐笼一端进入检测框时，系统自动计数+1

出框计数：人员从另一端离开时，计数-1

累积判断：当累积人数达到预设阈值（如30人）时，立即触发声光报警并抓拍现场图像

此过程通过目标跟踪算法（如卡尔曼滤波）实现人员运动轨迹预测，为每个目标赋予唯一ID，结合预设的计数线公式（y=ax+b）计算人员跨越方向，避免重复或遗漏计数。

1.2 多维度相机协同方案：俯视视角防遮挡

针对传统单相机易受罐笼附近逗留人员干扰的问题，多相机协同方案显著提升精度：

三相机布局：

第一相机：大罐笼入口通道顶部（俯视拍摄）

第二相机：小罐笼入口通道顶部（俯视拍摄）

第三相机：罐笼对面（监测围栏状态）

动态触发逻辑：

1. 第三相机检测围栏打开后，判断罐笼类型（大/小）
2. 开启对应通道的顶部相机进行计数
3. 围栏关闭时启动入侵检测，防止人员滞留危险区

该设计通过俯视视角减少遮挡，结合围栏状态联动相机启停，有效区分进出人员与逗留人员，误检率降低60%以上。

二、技术实现关键：硬件融合与算法优化

2.1 硬件配置与环境适配

矿山井下环境复杂（高粉尘、低光照、潮湿），需针对性设计硬件系统：

高清广角摄像头：1080P以上分辨率，120°广角覆盖罐笼全貌

嵌入式AI板卡：集成于井口矿用图像处理仪，直接联动闸机控制（无需外接服务器）

工业级防护：设备需达到IP67防护等级，适应矿山防尘防潮需求

2.2 算法流程与参数优化

系统的准确性依赖算法流程的精细化设计：

目标跟踪流程：

1. 目标检测：YOLOv8模型识别视频流中人员
2. 轨迹预测：卡尔曼滤波预判下一帧位置，生成临时轨迹（tracks）
3. ID匹配：匈牙利算法将检测框与预测轨迹关联，赋予唯一ID
4. 方向判定：通过计数线坐标变化判断进出方向

关键参数设置：

清零机制是防误报的核心：系统在设定时间（如30秒）内无人员进入时自动清零，避免因人员延迟离开导致计数累积错误。

三、从精准计数到智慧安全生态

罐笼超员AI算法通过机器视觉、边缘计算与多传感器融合，将传统依赖人力的被动监管转变为实时响应的智能防控体系。其价值不仅在于解决超员问题，更成为智慧矿山安全生态的核心节点——通过与人员定位、设备监控、应急系统的深度集成，实现“监测-预警-处置-优化”的全流程闭环管理。随着嵌入式AI板卡的普及与算法持续优化，罐笼安全管控将向更低成本、更高鲁棒性方向演进，最终推动矿山安全管理迈入无人化、预判化的新阶段。

“矿山安全的未来不在于更严的规章，而在于更聪明的技术。当AI能在一秒内阻止一次超员事故，矿工的生命就多了一万种可能。” —— 智慧矿山安全白皮书 2025

矿山版分析服务器、AI盒子、IPC包含的算法有：皮带跑偏、皮带异物、皮带撕裂、皮带划痕、皮带运行状态识别（启停状态）、运输带有无煤识别、煤流量检测、运输带坐人检测、行车不行人、罐笼超员、静止超时、摇台是否到位、入侵检测、下料口堵料、运输带空载识别、井下堆料、提升井堆煤检测、提升井残留检测、瓦斯传感器识别、猴车长物件检测、佩戴自救器检测、风门监测、运料车通行识别、工作面刮板机监测、掘进面敲帮问顶监控、护帮板支护监测、人员巡检、入侵检测、区域超员预警、未戴安全帽检测、未穿工作服识别、火焰检测、离岗睡岗识别、倒地检测、摄像机遮挡识别、摄像机挪动识别等等算法。

审核编辑 黄宇