在矿山、隧道等井下作业场景中，人员超限是威胁安全生产的重大隐患。井下空间密闭、环境复杂，一旦人员数量超过安全承载上限，不仅会增加通风、避险等资源的压力，还可能在突发事故时导致疏散困难、救援受阻，造成严重的生命财产损失。传统的人工巡检、刷卡计数等管控方式存在响应滞后、易漏检等问题，难以满足高效精准的安全管理需求。AI视觉系统凭借实时监测、智能分析和即时预警的能力，成为破解井下人员超限难题的关键技术手段。

一：井下人员超限的危害与管控痛点

　　井下作业环境具有高风险特性，空间狭小、光线昏暗、地质条件复杂，且存在瓦斯、透水、坍塌等潜在危险。根据安全规程，不同井下区域需根据通风能力、逃生通道宽度、应急物资配置等因素，设定明确的人员数量上限。例如，某煤矿掘进工作面的安全承载人数为 8 人，若实际作业人数达到10人，一旦发生瓦斯突出事故，有限的避险空间和逃生通道将导致疏散效率大幅下降，极易造成群死群伤事故。

　　传统管控方式存在明显局限性：人工巡检依赖工作人员定时巡查，难以实现24小时实时监控，且井下环境复杂，巡检人员易出现视觉疲劳或判断失误；刷卡计数系统虽能记录人员进出情况，但无法实时核对井下实际人数，若出现卡片转借、忘带等情况，数据准确性将大打折扣；部分矿区采用定位系统，但定位信号在井下易受干扰，存在定位延迟或偏差，难以精准判断人员是否超限。这些痛点导致人员超限问题难以得到有效管控，给井下安全生产埋下隐患。

二：AI视觉系统的技术原理与核心优势

　　AI视觉系统通过部署在井下关键位置的高清摄像头，结合深度学习算法，实现对人员数量的实时监测和超限预警，其技术原理主要包括图像采集、智能分析和预警输出三个环节。首先，井下摄像头需具备防爆、防尘、低照度等特性，能在昏暗、多尘的环境中清晰捕捉人员影像；采集到的图像数据通过工业以太网或无线传输技术发送至边缘计算设备，避免因数据传输延迟影响实时性。

　　智能分析环节是系统核心，基于深度学习的目标检测算法能快速识别图像中的人员目标，排除设备、矿车等干扰因素，并通过多摄像头联动实现对区域内人员数量的精准统计。系统可预设不同区域的人员上限阈值，当实时人数超过阈值时，立即触发预警机制，通过声光报警、监控中心弹窗、管理人员手机 APP 推送等方式同步通知相关人员。

　　相比传统管控方式，AI视觉系统具有三大核心优势：一是实时性，系统每秒可处理数十帧图像，人员数量变化能在毫秒级时间内被捕捉并分析，避免了人工巡检的时间差；二是精准性，深度学习算法的人员识别准确率可达 98% 以上，且不受光线、遮挡等环境因素影响，解决了传统计数方式的误差问题；三是智能化，系统不仅能监测超限情况，还能通过历史数据统计分析人员流动规律，为矿区制定合理的作业排班计划提供数据支持，从源头减少超限风险。

三：系统应用场景与实际案例

　　AI视觉系统在井下的应用场景广泛，涵盖掘进工作面、运输巷道、机电硐室、避险硐室等关键区域。在掘进工作面，系统可实时监测作业人数，当接近上限时提前预警，避免因人员过于密集导致通风不足或应急疏散困难；在运输巷道，通过识别行人和车辆的运动轨迹，判断是否存在人员与矿车抢道、违规穿行等行为，同时统计巷道内实时人数，防止超限引发拥堵；在机电硐室等受限空间，系统严格限制进入人数，确保设备操作和维护过程中的安全。

　　某大型煤矿的应用案例充分体现了系统的实际价值。该煤矿井下巷道复杂，传统人工巡检每天需投入大量人力，仍频繁出现人员超限问题。引入 AI视觉系统后，在井下12个关键区域部署了防爆摄像头，通过边缘计算节点实现本地化数据处理。系统运行半年内，共发出人员超限预警327次，其中98%的预警在人员达到上限前被及时处理，未发生因超限导致的安全事故。同时，系统记录的人员流动数据帮助矿区优化了作业班次，将各区域平均人员密度降低了 23%，显著提升了生产效率和安全性。

　　井下人员超限管控是安全生产的重要环节，AI视觉系统通过实时监测、智能分析和精准预警，为解决这一难题提供了高效解决方案。