煤矿井下作业环境复杂，运输巷道中人员与矿车交叉通行的情况十分普遍。过去，人车混流主要靠管理制度和现场信号工来协调，实际执行中难免出现疏忽，由此引发的运输事故并不少见。近年来，随着视频识别技术的成熟，越来越多的煤矿开始在井下关键巷道部署智能摄像机，通过自动识别人员与矿车，实现真正意义上的人车分流管控。

一：为什么需要自动识别

井下运输系统是人车共用的，巷道宽度有限，错车位置固定。传统做法是在巷道入口设置警戒线或红绿灯，由信号工根据车辆运行计划人工切换信号。但井下工况变化快，车辆晚点、临时调车等情况经常发生，人工控制很难做到实时响应。更关键的是，当人员违规进入正在运行的运输区域时，仅靠管理手段难以第一时间发现和阻止。

二：摄像机在现场怎么部署

在运输巷道两端和中间关键位置安装防爆摄像机，覆盖整个运输区段。摄像机采用矿用本安型或隔爆型，满足井下防爆要求。安装高度一般在巷道侧壁上方，俯视角度拍摄，避免人员和车辆互相遮挡。每个摄像点配备补光灯，确保在低照度环境下依然能清晰成像。

一台摄像机同时完成两项任务：识别矿车运行状态和识别人员位置。矿车识别主要依靠车身上的反光标识或固定特征，算法判断车辆是否在运行、运行方向以及当前位置。人员识别则通过人体轮廓检测，区分作业人员和其他人员。

三：识别到违规后怎么处理

当系统判断运输区域处于“车辆运行”状态时，如果检测到有人员进入该区域，会立即触发两级响应：

第一级是现场声光报警。摄像机自带的语音模块发出警示音，同时点亮红色警示灯，提醒进入人员立即退出。这个响应时间控制在1秒以内。

第二级是远程信号联动。系统将违规信息上传到地面调度中心，调度员可以查看实时画面确认情况，并通过井下广播系统下达指令。同时，系统会自动记录违规时间、地点和画面，作为安全管理依据。

如果矿车处于停止状态，人员进入运输区域则不会触发报警，系统会自动切换为“允许通行”模式。

四：实际使用中的几个关键问题

光线变化的影响。井下光照条件不稳定，补光灯和车灯都会影响识别效果。目前的处理方式是多曝光图像融合，同时结合红外补光，确保强光和暗光条件下都能提取到有效特征。

粉尘和水雾的干扰。采掘工作面附近粉尘较大，镜头容易脏污。摄像机配备自动清洗装置，定时喷气除尘。算法层面也针对模糊图像做了增强处理，在能见度较低时依然可以识别出人员和车辆的大致轮廓。

多车交汇时的判断。巷道内两辆矿车交汇时，系统需要正确识别每一辆车的运行状态。通过跟踪连续帧中车辆的位置变化，结合速度判断，可以区分停车和运行状态，避免误报。

五：实际效果怎么样

从已经部署的几处矿井来看，这套系统上线后，运输区域的人员违规进入次数明显下降。现场工人反馈，声光报警的提醒作用比较直接，听到报警声会下意识停下脚步确认情况。调度人员也表示，有了自动识别和记录，交接班时对运输安全的掌控更清楚了，不需要完全依赖电话沟通。

更重要的是，系统积累的违规数据可以帮助安全部门分析高风险时段和区域，针对性地调整管控措施。比如某条巷道在下午四点左右违规进入次数偏多，检查后发现是附近维修班组的必经之路，于是在该时段调整了车辆运行计划，从根本上解决了问题。

六：还需要注意什么

设备选型上要优先考虑防护等级高、维护方便的产品，井下环境恶劣，故障率过高的设备会给维护带来很大负担。算法方面需要针对本矿的实际场景做适配训练，通用的识别模型在井下效果往往不理想。另外，系统报警阈值要设置合理，过于灵敏会导致大量误报，现场人员逐渐忽视报警信号，反而起不到应有作用。

人车分流管控的核心是减少人与车的时空交集。摄像机识别技术提供了一个自动化的监控手段，把安全管理从事后追责转向了事中干预。随着井下网络基础设施不断完善，这类基于视频识别的主动管控方式会逐步成为煤矿运输安全的标配措施。