矿山运输线路长，作业区域又分散，皮带、运输车辆等设备分布在不同位置。传统管理依靠现场巡查和视频值守，但值班人员很难同时顾及大量监控画面。一旦设备状态发生变化，或货运车辆驶离矿区却没有及时留下记录，事后核查往往还要回看较长时段的录像。

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安科高新院开发的 AI 视频智能识别系统接入现有监控画面，通过部署在矿端的 AI 算法实时分析运输区域视频。系统可按照现场设置，识别运输设备的运行、停止和异常状态，并自动记录货运车辆出矿等事件。

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设备运行状态识别覆盖皮带、运输车辆及其他相关设备。系统持续分析设备区域的画面，发现状态变化或设定的异常情况后，随即生成事件记录，供值班人员查看现场、联系相关岗位。

货运车辆出矿识别重点记录车辆驶离矿区的时间和过程。车辆经过指定区域时，系统识别相关事件、记录发生时间，并截取前后时段的画面，生成证据视频。管理人员核查车辆出矿记录、了解运输过程或追溯异常时，不必再从大量录像中逐段查找。根据实际部署和平台接入要求，相关证据视频还可及时上传国家矿山安全监管平台。

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这两项功能分别回答两个问题：设备是否正常运行，车辆何时驶离矿区。安科高新院 AI 视频智能识别系统不替代设备控制系统、车辆管理制度和现场巡查，而是持续分析视频，尽快筛出需要工作人员关注的事件。

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这样一来，值班人员不必一直盯着大量画面等异常出现。系统先识别并记录事件，人员再核查处置，可减少视频值守压力，也省去事后反复查找录像的时间。需要核查时，工作人员可以直接查看相应的事件记录和证据视频。