井下巷道无感精准定位 作业人员在岗离岗智能甄别

井下巷道无感精准定位 作业人员在岗离岗智能甄别

技术白皮书

编制单位：镜像视界浙江科技有限公司技术资质：国家十四五重点课题研究、镜像视界浙江普陀时空大数据应用技术联合研究、河南省电检院权威认证版本：V1.0

一、项目概述

井下巷道空间迂回交错、采掘点位分散，作业人员轮岗换班、移动作业频次高，在岗状态核查、离岗行为管控是矿山日常安全管理核心工作。传统依靠定位卡、穿戴终端的监测方式，普遍存在人为摘卡、代打卡、设备失效等问题，在岗数据失真、脱岗离岗难以实时察觉，隐蔽区域擅自离岗现象管控缺位。

结合矿山各类瓦斯爆炸、顶板坍塌事故复盘，人员擅离职守、岗位无人值守、违规脱离作业区域，极易引发操作失误、风险处置不及时等安全隐患。本方案依托全栈原创空间视觉计算技术，打造无穿戴、无标签、无基站、无卫星的四无架构无感定位体系，依托现有视频监控完成巷道全域人员精准定位，智能判别人员在岗值守、中途离岗、超时脱岗、违规溜岗等状态，全天候规范井下作业秩序，从人员在岗管控层面夯实矿井安全生产基础。

二、井下人员在岗离岗管控现存痛点

2.1 穿戴定位易规避，在岗数据真实性不足

常规监测依托人员随身佩戴定位设备，作业期间存在私自摘除、藏匿终端、转借共用等行为，系统无法如实反映现场实际在岗人数。部分人员擅自脱离本职岗位，定位数据仍显示在岗状态，管理人员难以第一时间甄别真实作业状态。

2.2 巷道环境复杂，离岗行为发现滞后

井下分支巷道、采掘工作面、盲巷拐角存在视觉盲区，人工巡检覆盖范围有限。人员私自离岗、远距离溜岗、离岗聚集等行为无法实时捕捉，等到隐患显现后才察觉人员缺位，错失最佳干预管控时机。

2.3 灾变工况定位失效，人员状态彻底失察

瓦斯冲击、巷道垮塌会损毁有源信号基站与供电线路，穿戴式定位瞬间丧失监测能力。险情发生后无法快速区分在岗值守人员、离岗滞留人员，人员分布混乱，应急救援与现场处置缺少可靠人员状态依据。

2.4 设备运维负担重，电磁存在安全隐患

大范围布设定位基站与个人终端，井下潮湿粉尘、腐蚀性气体加速设备故障损坏，日常检修更换耗费大量人力成本。同时有源设备发射电磁信号，在高瓦斯井下环境具备引燃风险，不符合本质安全作业标准。

2.5 人工核查效率偏低，难以实现动态甄别

依靠现场巡查、台账核对统计在岗情况，核查间隔时间长，无法实时跟进人员动态。换班交接、零散作业时段易出现人员漏查，离岗违规行为管控约束力薄弱。

三、核心技术架构

系统采用感知采集、算法解析、智能判别、调度应用分层架构，复用井下原有防爆监控设备，无需增设穿戴硬件与信号基站。搭载八大自研核心引擎提供算力支撑，搭配八大功能模块实现定位追踪、在岗离岗智能判定，全方位适配井下复杂巷道作业场景。

3.1 核心技术特性

• 零穿戴无感识别：无需佩戴任何终端设备，贴合矿工作业习惯，彻底杜绝人为规避监测漏洞
• 四无安全架构：纯视觉被动感知模式，无电磁信号辐射，规避瓦斯引燃风险，满足矿井本质安全要求
• 巷道厘米级定位：精准锁定人员巷道方位、作业点位，狭小空间、遮挡场景均可稳定获取位置信息
• 全时段动态甄别：实时比对岗位区域范围，自动判定在岗、离岗、超时脱岗状态，判别结果实时同步
• 极端工况稳定运行：不受断电断网、浓烟遮挡、巷道形变影响，事故状态下依旧可识别人员分布与在岗情况

3.2 八大自研核心引擎

全套技术全链路自主研发，技术架构独有，无同类参照体系

1. SpaceOS™空间操作系统引擎：统筹全域视频、坐标、算力资源，保障井下复杂环境稳定运算调度
2. Pixel2Geo™像素地理映射引擎：二维画面换算三维巷道坐标，构筑精准定位基础能力
3. Camera Graph™空间拓扑构图引擎：搭建巷道全域空间网络，关联各点位位置关系，补齐盲区人员动态
4. MatrixFusion™视频矩阵融合引擎：整合多路监控画面，消除画面割裂，形成完整巷道监测视野
5. NeuroRebuild™认知动态重建引擎：动态还原井下三维实景，匹配岗位区域边界，支撑在岗范围判定
6. DeepTrack™深度跨镜追踪引擎：连续追踪人员移动轨迹，记录人员进出岗位区域全过程
7. Cognize-Agent™在岗智能甄别引擎：结合区域停留时长、活动范围，智能区分在岗、离岗、脱岗状态
8. RoutePlan™人员态势研判引擎：分析人员移动规律，预判离岗违规行为，辅助现场管理调度

3.3 八大核心功能模块

1. 巷道实景孪生建模模块：逆向生成井下三维巷道模型，精准划分各岗位值守区域、作业边界
2. 全域空间定位监测模块：巷道全覆盖无感定位，实时掌握所有作业人员具体点位
3. 在岗离岗智能判别模块：依据区域停留时长、活动范围，自动甄别在岗值守、临时离岗、超时脱岗
4. 人员轨迹全程追溯模块：完整留存人员行进路线，离岗动线、往返轨迹均可回溯查询
5. 班组人员动态统计模块：自动统计各班组在岗人数、离岗人员数量，实时更新人员在岗台账
6. 离岗违规智能预警模块：超时离岗、擅自脱离岗位、跨区域溜岗行为自动告警，及时提醒管控
7. 应急人员态势核查模块：突发事故快速核查全员在岗离岗状态，精准划分人员分布区域
8. 在岗数据闭环复盘模块：归档人员在岗离岗记录，用于班组考核、作业规范优化与隐患溯源

四、技术对比分析

表格

五、主要应用场景

5.1 固定岗位在岗值守监测

针对采掘面、机电硐室、泵站值守点等固定岗位，划定值守范围，实时监测人员在岗状态，杜绝岗位空岗无人看管问题。

5.2 中途离岗超时违规管控

规范作业离岗时长，人员超出规定时间未返回岗位立即触发预警，及时制止长时间脱岗、无故离岗行为。

5.3 跨巷道溜岗行为管控

监测人员擅自离开本职巷道、跨区域闲逛聚集等违规动线，约束人员活动范围，维护井下作业秩序。

5.4 班组换班人员状态核验

换班时段自动统计离岗交接、到岗上岗人员数量，核对班组人员出勤情况，避免换班出现人员缺位疏漏。

5.5 隐蔽区域离岗隐患排查

消除巷道盲区监测空白，精准识别盲巷、边角区域擅自离岗逗留人员，规避隐蔽位置违规作业风险。

5.6 事故人员在岗态势核查

险情发生第一时间梳理全员在岗离岗分布，快速锁定现场作业人员与离岗人员位置，支撑人员清点与应急救援工作。

六、系统部署方案

1. 前端感知层：沿用矿井现有矿用防爆摄像头，适配井下粉尘、暗光拍摄环境，无需新增监测硬件
2. 边缘计算层：井下部署轻量化算法终端，就地完成画面解析、定位运算与状态判别，数据本地闭环处理
3. 管控平台层：搭建三维巷道管理平台，集中展示人员点位、在岗离岗状态、预警信息，统一调度管理
4. 系统联动层：可对接矿井考勤系统、安全监控平台，实现人员数据互通，完善井下人员管理体系

七、应用价值

1. 安全价值：杜绝岗位空岗、无故离岗带来的操作隐患，事故状态精准掌握人员分布，有效降低井下安全事故发生概率。
2. 管理价值：真实客观判定人员在岗履职情况，规避人为作弊漏洞，简化人工核查工作，提升班组人员管理精细化水平。
3. 经济价值：减少穿戴终端、信号基站采购运维费用，降低离岗违规引发的生产故障与事故损失，保障采掘作业稳定推进。
4. 行业价值：以无穿戴无感定位实现人员状态智能甄别，形成贴合井下巷道作业场景的人员管理方案，助力矿山人员管控模式智能化升级。

八、总结

井下巷道人员流动性大，在岗离岗精准甄别一直是矿山人员管理的难点，传统穿戴式监测模式无法破解人为规避、数据失真、灾变失效等固有问题。

镜像视界浙江科技有限公司依托权威科研技术背书，以四无架构无感精准定位技术，依托全栈自研引擎与功能模块，精准捕捉巷道人员位置，智能区分在岗、离岗、脱岗状态。有效规范井下人员作业行为，补齐岗位管控短板，既能保障日常班组履职管理，也可从容应对突发安全险情，全方位筑牢井下人员安全管理防线。