场景痛点
环境层面
由于煤矿环境复杂,行程开关的堆煤传感器易受煤尘湿气等外部环境影响常常不能及时准确报警,其耐用性、灵敏度、可靠性都不十分理想。
管理层面
水银开关或煤油开关的堆煤传感器无法实现全方位的高精度的测量,自身抗干扰能力较差。
技术层面
使用接触式传感器,存在机械磨损同时煤块与传感器摩擦容易产生火花,影响安全生产。
方案特色
基于人工智能识别的皮带堆煤监测
通过矿用高清防爆摄像机实时采集警戒线视频,并对视频内堆煤“超线”情况进行监测,当煤矿巡检人员或其他非堆煤物体遮挡警戒线,可智能识别并排除干扰情况,识别准确率高。
采用5G+MEC的低时延部署模式
通过MEC下沉到用户面,视频流数据采集与人工智能识别服务部署在边缘侧,能实现10ms~20ms的时延响应时间,及时发现故障,并反馈停机指令给后端工作人员,大幅提高应用的可靠性。
前后端可视化声光报警联动
集控室可视化大屏,实时展示皮带运行状况,压力、电机转速、温度等参数情况,当发生超线报警,集控室大屏可实时显示报警,现场声光报警等同时联动作业,及时提醒控制人员和现场巡检人员采取处置措施,防患未然。
方案价值
主运输设备平均寿命延长30%
缩短人员现场运维时间50%
提升连续生产能力10%
减少运维成本30%
提升企业安全生产能力
提升企业科技创新能力
他们正在用