猴车AI安全监测方案：提升井下人员运输安全性与可靠性

矿山架空乘人装置，俗称"猴车"，是煤矿井下人员运输的重要设备。在长距离巷道环境中，猴车承担着将作业人员从井口运送至采掘工作面的任务，其运行状态直接关系着矿工的人身安全。传统猴车管理主要依靠人工巡检和固定保护装置，存在响应滞后、监管盲区等问题。引入AI视觉识别技术构建安全监测体系，为井下人员运输提供了更为有效的安全保障手段。

猴车AI安全监测方案

一：现状与痛点
井下猴车运行环境具有光线昏暗、空间狭窄、电磁干扰强等特点。常规监控手段往往只能实现简单的视频录像，无法对异常情况进行实时判别。实际生产中，乘员违规探身、吊椅摆动过大、托轮卡滞等隐患时有发生。人工监控方式不仅劳动强度大，而且受限于人员疲劳和注意力分散，难以做到全程无遗漏。部分老旧矿井的保护装置灵敏度不足，遇到突发状况时制动响应时间较长，增加了事故风险。

二：AI监测系统的技术架构
基于深度学习的猴车安全监测方案，通过在巷道关键节点部署高清摄像设备，结合边缘计算节点实现本地化实时分析。系统采用适合低照度环境的工业相机，配备防尘防水外壳，适应井下潮湿、粉尘浓度高的工况。算力层采用轻量化神经网络模型，在确保识别准确率的同时降低计算延迟，满足井下实时性要求。
该方案主要包含三个功能模块：人员行为识别模块负责检测乘员是否正确乘坐、是否存在危险动作；设备状态监测模块对钢丝绳磨损、托轮运转、吊椅姿态进行持续观察；环境安全模块则关注巷道内人员闯入运行区域、堆煤卡阻等异常情况。各模块数据通过井下环网传输至地面监控中心，形成集中管理界面。
1.核心检测能力
在人员行为识别方面，系统经过大量井下场景数据训练，能够准确区分正常乘坐与违规状态。当检测到乘员未坐稳即启动、运行中站立或探身、肢体伸出吊椅外等危险行为时，系统在毫秒级时间内向控制系统发送预警信号，可联动立即停车或发出语音告警。对于吊椅剧烈摆动、同向间距过近等影响安全运行的情况，也能及时识别并干预。
设备状态监测侧重于机械部件的异常发现。通过对托轮轴承温度特征和运转声音的分析，系统可在早期识别轴承缺油、卡死等故障征兆。钢丝绳断丝、变形等表面缺陷经由视觉检测算法捕捉，改变以往仅靠人工定期巡检的模式，实现磨损状态的连续跟踪。吊椅抱索器松动、座椅损坏等问题同样纳入监测范围，避免带病运行。
2.实施效益分析
从安全管理角度，AI监测系统的应用显著提升了风险预警的时效性。传统模式下，从异常发生到人工发现往往存在数秒甚至更长的延迟，而自动化监测将这一过程压缩至毫秒级别，为紧急制动预留了宝贵时间。
在管理效率层面，系统生成的结构化数据为设备维护提供了量化依据。托轮磨损趋势、钢丝绳寿命预测等功能，让维护从故障后维修转向预防性维护，减少非计划停机。同时，违规行为抓拍记录可作为安全培训的案例素材，形成正向管理循环。
3.部署与优化要点
方案落地需结合具体矿井条件进行适应性调整。相机安装位置要避开强烈水汽和直射顶灯，防止图像过曝或模糊。针对不同巷道的光照条件，需采集本地数据进行模型微调，提升识别准确率。网络传输方面，建议采用冗余链路设计，确保监测数据不丢失。

猴车AI安全监测方案

猴车AI安全监测方案将机器视觉技术与矿山井下实际工况相结合，用自动化手段弥补了人工监控的不足。这套系统不追求技术概念的堆砌，而是着眼于解决具体的安全隐患，降低人员运输环节的事故概率。