news 2026/5/24 23:53:21

人车一体化跨镜追踪 矿井运输车辆通行轨迹智能管控技术白皮书

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
人车一体化跨镜追踪 矿井运输车辆通行轨迹智能管控技术白皮书

人车一体化跨镜追踪 矿井运输车辆通行轨迹智能管控技术白皮书

编制单位:镜像视界浙江科技有限公司技术资质:国家十四五重点课题研究、镜像视界浙江普陀时空大数据应用技术联合研究、河南省电检院权威认证版本:V1.0

一、项目概述

矿井井下运输巷道狭长弯曲、会车路段狭窄,矿车、胶轮车、铲运设备往来频繁,人车混行、占道停放、超速行驶、违规会车、人员随意横穿车道等行为频发,极易引发碰撞、碾压类运输安全事故。

传统人员穿戴定位、车辆单一点位监测模式,人员与车辆数据相互独立,无法联动研判通行态势;镜头间目标易丢失,车辆轨迹断续、人车位置无法同步把控,弯道、盲区风险难以提前预判,事故溯源缺少完整人车通行记录。

本方案依托全栈原创空间视觉计算技术,采用无标签、无穿戴、无基站、无卫星四无架构,整合巷道全域监控实现人车一体化跨镜追踪,无需人员与车辆加装定位设备,同步捕捉人员动态、车辆行驶状态,完整记录通行轨迹,智能判别违规通行行为并预警,构建人车协同、全程可控的矿井运输智能管控体系。

二、矿井人车通行管控现存痛点

2.1 人车数据割裂,无法联动风险研判

人员定位与车辆监测分属两套系统,位置信息互不互通,不能实时判断人车交汇、近距离接触等危险态势。

2.2 单镜头监测局限,跨巷追踪轨迹断裂

巷道拐角、分支路段遮挡较多,车辆、人员驶出画面后易丢失监测目标,全程通行路线无法完整还原。

2.3 违规通行发现滞后,交通事故隐患突出

超速行驶、占道停车、违规会车、人员横穿轨道等行为难以及时制止,盲区突发相遇极易造成安全事故。

2.4 灾变断电信号中断,人车状态彻底失察

事故、停电冲击损毁通信基站,有源监测设备失效,无法快速掌握井下人车分布,抢险救援调度缺少依据。

2.5 车载与人载终端运维繁琐,存在安全隐患

车辆、人员均需加装定位设备,井下颠簸、粉尘潮湿环境故障率高,日常检修维护成本大;电磁信号存在瓦斯引燃风险。

2.6 事故溯源取证困难,通行过程无完整存档

人车通行轨迹零散残缺,事故发生后难以还原行驶时序、接触过程,责任判定与隐患整改缺少有效数据支撑。

三、核心技术架构

系统采用感知汇聚、人车融合解析、轨迹运算、通行管控分层架构,利旧井下原有防爆监控设备,搭载八大自研核心引擎提供算力支撑,配套八大功能模块实现人车一体化追踪与智能通行管控,技术体系原创独立,无同类对标方案。

3.1 核心技术特性

  • 全域无感监测:人员无需佩戴终端、车辆无需加装定位装置,自动识别人车目标,规避人为脱管漏洞
  • 人车一体联动追踪:同步捕捉人员行进、车辆行驶动态,跨镜头无缝接续,轨迹全程连续不中断
  • 厘米级轨迹还原:精准匹配巷道空间坐标,完整记录行驶路线、车速、停靠点位、人车相对距离
  • 多类违规智能判别:自动识别超速、占道、横穿、违规会车等不安全通行行为
  • 极端工况稳定运行:脱离网络基站约束,断电、浓烟、巷道形变场景下持续记录人车轨迹
  • 全程数据留痕溯源:人车通行影像、轨迹数据自动归档,满足日常核查与事故复盘需求

3.2 八大自研核心引擎

  1. SpaceOS™空间操作系统引擎:统筹人车视频流、空间坐标与算力,保障多镜头协同稳定运算
  2. Pixel2Geo™像素地理映射引擎:画面像素换算井下三维巷道坐标,搭建人车定位基准
  3. Camera Graph™空间拓扑构图引擎:构建巷道路网拓扑关系,衔接跨区域人车移动轨迹
  4. MatrixFusion™视频矩阵融合引擎:融合多路监控画面,消除视野割裂,形成全域通行监测场景
  5. NeuroRebuild™认知动态重建引擎:复刻巷道实景路网,匹配道路边界判定合规通行范围
  6. DeepTrack™人车跨镜追踪引擎:同步锁定人员与车辆目标,抗遮挡干扰,保证追踪连续性
  7. Cognize-Agent™通行违规研判引擎:分析车速、间距、路线,智能识别各类违章通行行为
  8. RoutePlan™运输调度分析引擎:汇总人车分布数据,辅助会车调度、路线优化与应急处置

3.3 八大核心功能模块

  1. 巷道路网实景孪生模块:还原运输巷道、会车点、岔路口布局,搭建人车管控空间载体
  2. 人车一体化感知模块:全覆盖识别人员、各类运输车辆,实时捕捉通行动态
  3. 跨镜连续追踪模块:跨巷道、跨镜头接续跟踪,完整留存人车全行程轨迹
  4. 通行违规智能预警模块:超速、占道、横穿、危险会车行为自动告警,及时干预劝阻
  5. 人车分布统计模块:实时统计井下车辆数量、人员位置,把控整体运输通行态势
  6. 行车停靠规范管控模块:监测车辆违规长时间停放、占道滞留等不规范行为
  7. 应急人车调度模块:险情发生快速梳理人车点位,规划避险路线,保障救援通道畅通
  8. 通行轨迹溯源复盘模块:调取人车历史行进记录,还原事故过程,排查运输安全隐患

四、技术对比分析

表格

对比维度传统分体式人车定位监测人车一体化跨镜追踪管控
设备加装人车均需搭载终端,运维繁琐零加装零穿戴,全自动无感识别
监测联动人车数据分离,无法协同研判人车同步追踪,实时判定交汇风险
轨迹完整性跨巷易丢目标,通行轨迹碎片化多镜无缝衔接,全程路线完整可查
工况稳定性信号中断后监测直接失效无信号依赖,极端环境正常监测
风险预警违规行为发现滞后,干预迟缓智能识别违章,即时预警处置
安全运维有源信号存在隐患,设备损耗成本高纯视觉无源感知,利旧设备运维简便

五、核心应用场景

5.1 井下车辆全程轨迹记录

实时跟踪各类运输车辆行驶路线、行驶速度、停靠位置,规范车辆运输作业流程。

5.2 人车混行风险智能预警

监测人员横穿车道、人车近距离交汇场景,提前发出警示,规避碰撞碾压事故。

5.3 车辆违规通行行为管控

识别超速行驶、岔路口抢行、违规会车、长期占道停车等违章行为,及时提醒纠正。

5.4 巷道通行流量态势把控

统计各路段人车通行频次、密度,预判拥堵风险,合理疏导运输车流与人流。

5.5 狭窄路段会车安全管控

针对受限会车区域监测车辆通行状态,避免双向车辆同时驶入引发堵塞与碰撞。

5.6 突发事故人车位置搜救

灾害发生后快速锁定所有车辆、人员实时点位,高效规划救援通道,开展抢险工作。

5.7 运输事故全过程溯源

调取人车通行轨迹与画面,还原事故发生时序,分析诱因并优化运输管理制度。

六、系统部署方案

  1. 前端感知层:沿用井下矿用防爆监控摄像头,适配井下暗光、粉尘、颠簸拍摄环境,无需新增硬件
  2. 边缘计算层:井下部署轻量化算法终端,就地完成画面解析、人车追踪、违规判别,数据本地闭环
  3. 平台管控层:搭建三维巷道运输管理平台,集中展示人车轨迹、分布状态、告警信息
  4. 系统联动层:对接矿井运输调度、安全监控、应急指挥系统,数据互通协同管控

七、应用价值

  1. 安全价值:提前化解人车混行、违规行驶等风险,大幅降低井下运输事故发生率,保障通行作业安全。
  2. 管理价值:实现人车统一化智能管控,减少人工疏导巡查工作量,提升矿井运输调度精细化水平。
  3. 经济价值:省去人车定位终端采购维护费用,规避交通事故带来的车辆损毁、停产误工损失。
  4. 行业价值:创新人车一体化视觉追踪管控模式,补齐井下运输安全监管短板,助力矿山运输体系智能化升级。

八、总结

人车混行复杂、跨巷追踪困难、违规通行多发,是矿井运输安全管理的突出难题,传统分体监测模式难以实现协同风险防控。

镜像视界浙江科技有限公司依托权威科研技术积淀,以四无架构纯视觉技术打造人车一体化跨镜追踪方案,无需额外加装设备,同步管控人员与车辆通行状态,精准识别违章行为并预警干预。全面规范井下运输秩序,有效规避各类运输安全事故,稳固矿井整体安全生产运行根基。

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