问题——高风险场景呼唤更高效的“前端发现” 煤矿生产具有空间封闭、光照不足、粉尘浓度高、设备密集等特点，风险呈现突发性、隐蔽性和连锁性。长期以来，井下巡检与地面值守主要依赖人工经验：巡检人员复杂环境中行走排查，监控室人员通过频繁切换画面捕捉异常。该模式在提高安全水平上发挥过重要作用，但也存覆盖不连续、注意力难以长期保持、发现滞后等现实短板。一旦设备故障或环境变化在非巡检时段发生，往往容易错过早期处置窗口；地面矿区的车辆违规、人员防护不到位、煤堆异常发热等情况，同样可能因监看压力大而出现疏漏。 原因——复杂工况叠加“人力瓶颈”，传统手段难以满足需求 从生产组织看，现代矿区点位多、流程长、运行节奏快，风险识别不仅需要“看得见”，更要“看得懂、看得快”。从环境条件看，井下粉尘、潮湿、低照度以及作业面频繁变化，使得人工观测难以稳定保持高质量判断；部分隐患在早期表现不明显，依靠肉眼难以及时捕捉。此外，安全管理正在从事后处置向事前预防转型，要求监测体系具备连续性和可追溯性，客观上推动技术手段向前端延伸、向实时预警升级。 影响——“秒级报警+数据留痕”提升处置效率，但不能替代责任链条 嵌入异常检测能力的摄像设备，实质是在视频监控基础上增加对“目标、行为、状态、环境”的识别与判断：对人员类风险，可识别是否佩戴安全防护用品、是否进入禁行区域、是否出现聚集或跌倒等异常行为；对设备类风险，可对皮带跑偏、撕裂、关键部件异常振动等现象进行识别并提示；对环境类风险，可借助可见光与热成像等手段，发现烟雾、积水以及异常温升等早期信号。此类系统的价值，主要体现在三上：一是降低“人盯屏”的强度，把注意力从海量画面转向告警处置；二是缩短从异常出现到管理响应的时间，实现更早介入；三是形成可回溯的数据链路，便于复盘、整改与考核。 但也应看到，算法识别依赖输入质量与样本覆盖。粉尘遮挡、镜头污染、强反光或极端天气会降低图像可用性，导致漏报或误报；未在训练数据中出现的新型异常，识别能力也可能不足。实践中，告警仍需与人工复核、现场核查相结合，避免“误报干扰”削弱处置效率，更不能因此弱化岗位责任与制度执行。 对策——以“场景牵引、软硬协同、闭环管理”推进落地 业内建议，推进异常检测监控应用，应突出场景优先与治理闭环。 一是明确高风险、高收益场景，优先覆盖要害环节和关键区域，如主要运输巷道、皮带机头机尾、配电硐室、主扇系统周边、地面装运与煤堆区等，避免盲目铺开造成“告警泛滥”。 二是强化硬件适配。井下设备需满足防爆、防尘防水等要求，并重视镜头维护与清洁机制，确保图像稳定；地面区域应结合夜间补光、热成像等手段，提升全天候识别能力。 三是提升数据与模型的本地化训练能力。通用模型难以完全覆盖矿山特殊工况，应通过迁移学习、增量训练等方式，用实际场景数据改进，建立“采集—标注—训练—验证—迭代”的常态机制。 四是优化算力与网络架构。对需要极低时延的关键点位，可采用边缘侧推理实现快速响应；对复杂识别与综合研判需求，可在云端或中心侧进行集中分析，形成“边缘快速预警+中心综合研判”的混合部署。 五是把告警纳入管理流程，形成闭环处置。建议建立告警分级、处置时限、复核确认、整改反馈与统计评估制度，避免“只报警不治理”，并通过考核机制推动问题整改与制度执行。 前景——以数字化转型提升本质安全，技术应用将更注重协同与标准化 随着矿山智能化建设推进，异常检测视频监控有望与人员定位、设备传感、通风与瓦斯监测、生产调度等系统更打通，从“单点识别”走向“多源融合研判”。未来，算法将更加重视在复杂工况下的鲁棒性与可解释性，减少因环境变化造成的识别波动；行业层面也将更需要统一的指标体系与测试规范，以便对识别准确率、误报率、时延、稳定性等进行客观评估，推动产品和应用从“能用”向“好用、可靠、可管”迈进。
煤矿安全治理的重点在于把风险关口前移，把隐患消除在萌芽；以视频异常检测为代表的新技术，正在为“全天候、全覆盖、可追溯”的安全监管提供支撑，但技术成效最终取决于是否嵌入管理体系、是否形成闭环治理。坚持以可靠设备为基础、以场景数据为支撑、以规范流程为保障——才能更好释放技术红利——推动煤矿安全管理向更精细、更主动、更可持续的方向迈进。