传统人工巡查方式已难以满足对值班人员状态实时监控的需求。近年来，基于人工智能技术的视频监控系统逐步应用于煤矿安全领域，其中针对值班人员“睡岗”行为的自动检测成为一项重要实践。

　　一：传统监测方式的局限性

　　在煤矿生产环境中，调度室、通风机房、瓦斯泵站等关键岗位需要24小时人员值守。以往对这些岗位的监测主要依靠管理人员定时巡查和视频监控中心人工查看。这种方式存在明显不足：管理人员无法同时关注多个岗位；监控中心人员长时间观看多个视频画面易产生疲劳，漏检率较高；睡岗行为发生后往往不能及时发现，造成安全隐患。

　　二：AI摄像机的技术原理

　　AI智能摄像机通过内置的深度学习算法，能够实时分析视频画面中人员的状态特征。系统主要采用以下技术路径：

　　1.人员定位与追踪：通过目标检测算法识别画面中的人员位置，并持续跟踪其活动轨迹

　　2.姿态分析：利用人体关键点检测技术，识别人员的坐姿、站姿、头部姿态等

　　3.面部特征识别：分析眼部状态（闭合程度）、头部动作（点头频率）等细微特征

　　4.行为模式判断：综合多维度特征，判断人员是否处于清醒工作状态

　　三：煤矿场景中的实施要点

　　在煤矿井下及地面关键岗位部署AI摄像机时，需考虑特殊环境因素：

　　环境适应性调整：煤矿部分区域光照条件复杂，需要针对低光照、光线突变等情况优化算法模型。部分摄像机配备红外补光功能，确保夜间监控效果。

　　隐私保护机制：系统设计时采用只分析行为特征而不进行身份识别的模式，或对非相关区域进行模糊处理，保障员工隐私权益。

　　多场景建模：针对不同岗位的工作特点，建立差异化的行为分析模型。如调度室值班员与井口检身员的工作姿态、活动频率不同，检测标准也相应调整。

　　报警策略配置：系统设置分级预警机制，初期的轻微困倦状态提示、持续闭眼15秒以上的一级报警、进入睡眠状态的紧急报警等，便于采取差异化处置措施。

　　四：实际应用效果

　　国内多个煤矿企业已试点应用睡岗检测系统。某煤矿在10个关键岗位安装AI摄像机后，三个月内自动识别睡岗行为7起，较人工巡查多发现4起。系统平均识别准确率达到92%，误报率控制在5%以下。

　　实践表明，该系统不仅提升了睡岗行为的发现率，还产生了明显的预防效应。值班人员知道有AI系统实时监测，自我约束意识增强。同时，系统生成的统计分析数据，也为优化排班制度、改善值班环境提供了依据。

　　AI摄像机在煤矿睡岗行为检测中的应用，代表了智能化技术在安全生产领域的具体实践。这项技术不是对员工的不信任，而是通过科技手段筑牢安全防线，保护每一位煤矿工作者的生命安全。