矿山作业环境以“高风险、高复杂度”著称——粉尘弥漫、光照不足、设备密集，传统单一传感器或视觉监控在极端条件下极易出现误判、漏判，导致安全隐患无法及时消除。稳格科技自主研发的多模态融合矿山AI安全管控系统，通过融合视觉、红外、雷达、气体传感器等多维度数据，结合骨骼关键点检测与深度学习算法，成功破解复杂环境下的识别难题，为矿山安全管控提供“看得清、判得准、反应快”的技术支撑。

一、多模态融合：从“单一感知”到“全局洞察”的技术跃迁

传统矿山监控依赖单一摄像头或气体传感器，在粉尘遮挡、光线昏暗或设备遮挡场景下，识别准确率不足60%。稳格科技创新性地采用多模态数据融合架构，整合四大核心能力：

1. 视觉+红外双模互补：在可见光不足时自动切换红外模式，捕捉人员与设备热辐射特征，确保24小时无死角监控；

2. 骨骼关键点检测：通过人体姿态估计算法，精准识别未佩戴安全帽、违规攀爬、跌倒等高危动作，误检率低于1%；

3. 环境数据交叉验证：结合瓦斯浓度、温湿度、设备振动等传感器数据，对异常行为进行二次确认，避免单一信号误报；

4. 时空关联分析：通过人员位置、设备状态与时间序列的关联建模，提前预警潜在连锁风险（如违规操作引发设备过热）。

案例实证：某地下煤矿在引入稳格系统后，成功识别一起“工人违规进入未通风区域”事件——视觉模块因粉尘遮挡未捕捉画面，但红外模块检测到人体热源，同时气体传感器显示氧气浓度异常，系统立即触发三级预警并联动通风设备，避免了一起窒息事故。

二、复杂环境识别“三板斧”：稳格算法的核心技术突破

矿山场景的复杂性对算法鲁棒性提出极致挑战。稳格科技通过三大技术创新实现突破：

1. 抗干扰视觉算法：针对粉尘、水雾、低光照场景，开发自适应降噪与增强模型，在能见度低于5米的环境中仍保持90%以上识别率；

2. 轻量化骨骼检测：优化模型参数量至传统方案的1/3，可在边缘计算设备上实时运行，延迟低于200ms；

3. 多源数据融合引擎：采用动态权重分配机制，根据环境变化自动调整各传感器数据权重（如高温环境下优先采用红外数据），确保决策可靠性。

数据对比：在某露天矿的6个月测试中，稳格系统较传统方案：

· 高危行为识别准确率提升42%（从78%→92%）；

· 误报率下降67%（从15%→5%）；

· 极端天气（暴雨、沙尘）下的系统可用性达99.2%。

三、从“被动监控”到“主动安全”：矿山智能化管控新范式

稳格科技多模态系统不仅解决“看得见”的问题，更通过安全管控闭环推动矿山管理升级：

· 实时预警：高危行为发生后3秒内推送至管理人员APP，支持语音、短信、声光多通道提醒；

· 风险溯源：自动生成包含时间、地点、行为类型、关联设备的完整事件报告，辅助事故调查；

· 趋势预测：基于历史数据挖掘高频违规场景，为安全培训与制度优化提供数据支持；

· 无人化巡检：与无人机、机器人联动，实现高危区域自动巡查，减少人员暴露风险。

行业影响：目前，稳格科技已服务全国20余家大型矿山企业，其中3家入选“国家级智能化示范矿井”，系统平均降低安全管控成本35%，助力客户通过《矿山安全法》合规审查。

结语：以多模态技术重新定义矿山安全，稳格科技引领行业智能化变革 在矿山行业向“少人化、无人化”转型的关键期，稳格科技通过多模态融合技术与骨骼关键点检测算法，为复杂环境下的安全管控提供了可复制、可扩展的解决方案。未来，随着5G、数字孪生等技术的深度融合，矿山安全将迈向“预测性维护”与“零事故”的新阶段。