煤矿井下运输大巷，作为物料与人员流动的“主动脉”，其运行安全一直是矿井管理的重中之重。长期以来，运输大巷普遍执行“行车不行人，行人不行车”的刚性制度，旨在从时间上彻底将人与车隔离开来。然而，实际生产中，这条制度的执行却面临不少挑战。一方面，巷道狭窄、光线不足，加之噪音干扰，仅靠人员自觉和信号灯提醒，很难完全杜绝违规进入；另一方面，检修、巡查等必须由人完成的工作，又客观需要人员在大巷内行走。这就使得单纯依赖制度管理，时常陷入“管不住”和“不得不放人”的两难境地。

近年来，随着视频AI识别技术的成熟，一种更为智能的管控手段开始被引入到井下运输大巷的安全管理中来。它的核心思路并不复杂：利用已安装在巷道内的防爆摄像仪，对实时视频画面进行智能分析，自动识别画面中的人和车，然后根据识别结果联动控制信号灯或声光报警器，甚至与机车运行系统实现闭锁。

具体来说，这项技术的实现流程大致如下。一是在运输大巷的关键区段，比如巷道出入口、弯道、车场以及人行横洞附近，部署具备AI分析功能的摄像仪或边缘计算终端。这些设备需要事先进行算法训练，也就是给计算机“喂”大量包含矿工、矿车、机车等不同形态的标注图片，让它学会区分“人”和“车”以及“空无一物”的巷道背景。当摄像仪捕捉到画面后，算法会快速比对特征，一旦判断有人员进入了本该只允许行车的时间段或区域，系统就会立即触发两路动作：一路是就地发出声光报警，提醒闯入人员迅速撤离；另一路则是将报警信号上传至地面调度中心，并在电子地图上标出报警位置，方便调度员及时干预。如果与机车控制系统做了深度对接，系统还可以在人员闯入且距离机车较近时，自动向机车发送减速或停车指令，从而把碰撞风险降到最低。

从现场应用效果来看，这套系统带来的改变是比较明显的。最直接的一点，是它有效缓解了制度执行中的“人工依赖症”。过去，运输大巷入口通常需要安排专人把守，用电话或信号与调度室沟通，再手动切换红绿灯。这种模式不仅效率不高，而且在交接班、运输高峰等时段，很容易因为沟通延迟或注意力分散导致误放行。引入AI识别后，闸机或红绿灯的切换变成了全自动，只要摄像头检测到行人靠近入口，且当前处于行车时段，系统就会自动锁闭栅栏并亮起红灯，同时语音提示禁止进入。反之，如果是行人时段，检测到有机车试图通过，同样会触发禁行信号。这种“机器判断、自动执行”的方式，大大减少了人为因素的干扰。

其次，在必须人车共存的特殊作业场景下，比如轨道检修或设备巡检，系统也提供了更精细化的管理手段。以往，这类作业只能靠拉设警戒线或安排专人瞭望来保障安全。现在，作业人员可以提前向调度中心申请一个“临时授权窗口”，在系统中设定好作业区段和时间。在此期间，一旦有机车意外闯入该区段，系统会立即向机车司机发出紧急预警，并在司机未及时响应时自动触发制动。这样一来，既保障了必要的人工操作空间，又把机车误入的风险控制在了可接受的范围内。

当然，实际部署中也要注意几个技术细节。第一个是井下光照条件复杂，粉尘和水汽容易附着在镜头表面，影响识别准确率。因此，定期清洁镜头和选用具备自动除雾、强光抑制功能的摄像仪就很重要。第二个是算法需要持续优化，尤其是矿工穿着反光服或携带工具时，外形特征会发生变化，算法容易漏检。这就要求算法团队定期从现场采集新样本，对模型进行再训练。第三个是网络传输的稳定性，报警信号和控制指令对延迟非常敏感，建议在井下部署独立的工业环网，确保数据优先传输。

“行车不行人”AI识别技术并没有颠覆原有的安全管理制度。它用相对成熟的技术手段，解决了井下复杂环境中人车分离难以百分百落实的老问题。虽然目前还不能做到绝对零误报，但只要能结合现场条件合理部署、持续优化，它完全可以成为运输大巷安全管控中一道可靠的技术防线。从长远看，这类视觉识别技术也正在向更广泛的煤矿安全场景延伸，比如皮带运输线的异物识别、采掘工作面的危险区域入侵告警等，其技术路径和应用逻辑都是相通的。