在煤矿生产作业中，巷道运输一直是安全事故的高发环节。尤其是车辆行驶与人员行走交叉的区域，“人车混行”长期构成重大安全隐患。传统管理方式多依赖警示标识、调度指令或人员值守，但由于井下环境复杂、能见度低、人员疲劳等因素，管控效果往往不尽如人意。

　　一：人车混行，传统管控的薄弱环节

　　煤矿井下运输巷道通常空间有限、光线不足，且时常伴有噪声干扰。尽管各企业均制定了“行车不行人”等安全制度，但在实际执行中，仍会出现人员误入行车区域、车辆未按规定让行等情况。这些现象的背后，既有人员安全意识不足的原因，也与现场缺乏实时、主动的管控手段密切相关。

　　过去常用的警示灯、语音广播、物理栅栏等方式，多属于被动提醒，无法实现对人员与车辆行为的实时识别与干预。尤其是在交班、检修等非正常作业时段，人员流动复杂，安全管理更容易出现漏洞。

　　二：AI管控系统，如何实现智能拦截？

　　“煤矿行车不行人AI管控系统”本质上是一套基于计算机视觉、物联网传感与智能控制技术的综合管控平台。其核心是通过在关键巷道布设视频监控、UWB精确定位基站、激光雷达等感知设备，实时采集车辆与人员的位置、速度、方向等信息，再通过边缘计算或云端AI算法进行行为分析与风险判断。

　　具体来说，该系统主要具备以下几项关键功能：

　　实时识别与跟踪：通过视频智能分析，系统可准确区分车辆与人员，并对其运动轨迹进行实时跟踪，建立巷道内的动态交通图景。

　　区域入侵预警：一旦系统检测到人员进入行车专用区域，或车辆驶入人员通行区，会立即启动声光报警装置，并向相关人员和调度中心发送预警信息。

　　智能联动控制：在必要时，系统可自动触发道闸、语音警示器、车辆限速装置等设备，实现“软拦截”或“硬隔离”，从物理层面阻隔风险。

　　数据分析与决策支持：系统长期积累人车运动数据，可帮助管理人员分析高风险时段、高冲突点位，进而优化巷道佈局、调整运输计划，从源头上减少人车交汇。

　　三：技术亮点，精准、实时、可扩展

　　该系统之所以能有效落地，离不开几项关键技术的支撑：

　　一是多模态感知融合。单一传感器在井下复杂环境中容易受干扰，系统通过融合视频、UWB、激光雷达等多源数据，提升识别准确率与稳定性，降低误报率。

　　二是低延迟边缘计算。许多判断与控制指令需在几百毫秒内完成，因此在井下部署边缘计算节点，实现本地实时分析，避免因网络传输带来的延迟。

　　三是系统通常采用模块化设计，便于在不同规模、不同条件的矿井中灵活部署，并可后续接入瓦斯监测、风机控制等其他系统，向全面智能化矿山演进。

　　该AI管控系统通过多模态感知与智能联动，将传统被动警示升级为主动预警与精准拦截，在井下构建了可靠的人车隔离防线。它不仅直接杜绝了人车混行风险，更通过持续的数据沉淀，为优化矿井运输布局与管理规程提供了依据。