针对港口复杂作业环境下人员摔倒发现滞后、易发二次伤害的难题，本系统基于人体关键点检测与深度学习算法，实时识别摔倒行为并在10-30秒内触发分级预警，显著提升应急响应速度，有效保障作业人员安全，推动港口安全管理智能化升级。
针对煤矿井下光照不足、粉尘高、目标多样的复杂环境，本系统采用多模态数据融合与改进的YOLO-v7算法，实现对人员、设备、环境等六大类30余种目标的实时识别与状态监测，在试点中准确率达94.7%，成功预警多起安全隐患，推动煤矿安全监管向智能化、精细化转型。
针对传统煤矿监控存在的盲区与滞后性，AI视觉预警系统通过“边缘+云端”协同分析，实时识别设备异常、顶板变形、人员违规及瓦斯火灾初期特征，实现从单点监测到多维感知的突破，将灾害预警时间平均提前30分钟以上，构建煤矿主动安全防护体系。
针对煤矿传统破碎流程依赖人工、效率低且安全隐患多的问题，大块煤智能识别与预警系统融合机器视觉与深度学习算法，实时识别超大煤块与矸石，实现早期预警与自动干预，有效降低设备故障率40%，提升破碎效率15%-20%，驱动煤矿破碎环节向安全、高效、智能化转型。
针对传统油田监测存在覆盖盲区与响应滞后的痛点，智慧油田AI视觉识别系统通过构建“无人机+卫星+地面AI摄像头”多层级监测网络，融合多模态图像与深度学习算法，实现对井口、管道、储油区及人员设备的24小时精准识别与预警，将安全隐患识别率提升至98%以上，驱动油田安全与运营效率双升级。
针对煤矿提升机作业中传统监控存在盲区、响应滞后的问题，AI视觉监控系统深度融合深度学习算法，实现对钢丝绳磨损、设备运行状态的精准监测，实时识别人员违规操作，并能在检测到闯入行为时联动声光报警与设备控制，构建人、机、环全方位智能安全防护体系。
