机器视觉
识别目标与可见异常，形成带画面证据的事件。
- 模型选型与适配
- 区域与时序规则
- 事件证据与人工复核
适用对象
优先面向非洲矿业企业及矿山项目团队
预期交付
经场景验证的定制应用、必要接口及运行交接资料。
实施边界
逐矿评估数据与现场条件；当前能力与平台规划分别说明。
01 / 应用场景
矿山智能巡检
与作业协同
从一个具体现场问题开始。以下四类任务可按需求选择，是否适用及交付范围，以现场条件和试点验证为准。
01皮带输送视觉检测
围绕皮带异物、跑偏和撒料，评估持续观察与异常筛查的视觉任务。
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皮带输送视觉检测
围绕皮带异物、跑偏和撒料，评估持续观察与异常筛查的视觉任务。
可定制内容
- 按物料及异物定义适配识别模型，配置检测区域和事件规则。
- 记录异常截图与视频片段，对接通知、人工复核和处置流程。
现场前提
明确异物类别、尺寸范围及相机视角；采集不同负载、照明和遮挡条件下的样本。可见破损检测需另行评估成像条件。
如何验证
使用独立测试样本和试运行记录，核对事件漏检、误报及告警延迟。自动停机不属于默认交付。
02设备与作业点智能巡检
把仪表、指示灯和指定点位的可见状态，转化为可复核的巡检记录。
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设备与作业点智能巡检
把仪表、指示灯和指定点位的可见状态，转化为可复核的巡检记录。
可定制内容
- 按点检标准开发仪表读数、指示状态、指定区域物料堆积等识别任务。
- 配置巡检计划、异常复核和记录查询，按需对接维护工单。
现场前提
提供点位清单、检查标准和异常样本；图像无法反映的状态，需要结合传感器或设备数据另行判断。
如何验证
按点位核对识别结果、巡检记录与工单流转。可见异常识别不等同于设备故障诊断或预测性维护。
03露天矿车辆与作业协同
关联指定区域的车辆事件与作业记录，辅助查看装载、运输和卸载环节。
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露天矿车辆与作业协同
关联指定区域的车辆事件与作业记录，辅助查看装载、运输和卸载环节。
可定制内容
- 开发车辆计数、排队与区域停留事件，形成可查询的作业节点记录。
- 经授权接入车辆、定位或调度数据，定制业务看板与异常跟踪。
现场前提
确认相机覆盖、车辆区分方式、区域和流程定义。跨镜跟踪与完整运输周期需额外数据和验证，不能只凭单点画面默认实现。
如何验证
核对指定区域的计数、事件时间与业务记录；不默认包含自动驾驶、车辆控制或产量推算。
04人员区域与作业风险提示
针对人员进入指定限制区域等事件，配置发现、提示与人工复核流程。
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人员区域与作业风险提示
针对人员进入指定限制区域等事件，配置发现、提示与人工复核流程。
可定制内容
- 按矿方规则配置人员检测、区域进入、越界与停留条件。
- 记录事件证据、通知与处置过程，不默认启用人脸识别或个人身份追踪。
现场前提
明确区域、时段、相机视野、数据授权和处置责任人；在获准且安全的条件下组织场景验证。
如何验证
验证事件发现、通知、人工复核与处置记录。作为辅助监测，不替代现场隔离、安全制度和专用保护系统。
02 / 能力协同
让识别结果
进入业务流程
三项能力按项目需要组合。数据治理贯穿接入与应用；数字孪生不是每个试点的必选项。
数据治理
统一设备、点位、时间和事件口径，让识别结果与业务记录关联。
- 数据源与接口梳理
- 质量检查与权限管理
- 生产记录与工单集成
数字孪生
基于同光自有建模平台，将设备、视频与事件关联到约定的矿区空间。
- 矿区与设备场景建模
- 点位映射与状态展示
- 事件定位与历史查询
项目流程示意 · 非现成平台界面
- 现场视频与数据
- 场景识别与规则判断
- 事件证据与人工复核
- 业务展示与处置记录
空间模型按约定范围、精度与更新方式交付，不等同于全矿实时仿真；业务接口、数据权限与质量要求逐项确认。
03 / 能力与规划
现在能开展什么
未来逐步建设什么
先围绕具体需求完成定制交付，再将经验证的模型与流程沉淀为可复用能力。
场景定制开发与集成
根据具体矿山需求开展需求分析、样本整理、模型选型与适配、应用开发和系统集成；基于同光已有建模平台开展数字孪生场景开发。
矿山视觉智能平台
结合实际项目，逐步沉淀场景模型、业务规则，以及样本、模型版本、工作流、部署与事件管理等通用能力。当前不是已成熟销售的标准软件产品。
04 / 交付与验证
先验证，再扩展
优先选择目标明确、具备样本和试点条件的任务。不同矿区、设备与环境，分别适配和验证。
- 01
明确场景
确认业务目标、异常定义、数据授权与现场条件，选择边界清晰的试点任务。
- 02
小范围试点
准备代表性样本，适配模型与规则，在选定点位验证可行性。
- 03
验收交付
完成约定应用与接口，核对测试结果，交接配置、培训和运行责任。
- 04
受控扩展
试点达标后扩展点位或场景，保留版本记录，经复核测试后发布更新。
交付成果
- 场景定义、数据与接口清单，以及双方确认的试点范围。
- 约定的定制应用、模型适配与规则配置、必要的业务接口。
- 测试与试运行记录，模型和应用版本、已知限制及回退说明。
- 操作培训、运行交接与后续维护责任资料。
验收方式
- 训练样本与验收测试集分离；按事件口径核对漏检、误报和告警延迟。
- 根据现场情况分别验证白天、夜间、粉尘与遮挡等条件，不以单段演示或统一准确率代替验收。
- 核对通知、人工复核、处置记录及接口数据；涉及孪生时验证空间映射与更新时间。
- 记录有效检测范围、运行稳定性与限制；新增点位或场景重新评估，模型更新经复核测试后发布。
试点之后，持续支持与迭代
按约定跟踪运行问题，开展应用维护、模型复核与人员培训。新场景、新点位和模型更新先评估、再验证，不把一次试点结果直接套用到所有矿区。
围绕业务目标评估价值
- 让重复巡检有记录可查
- 让异常事件有人复核、跟踪
- 让设备与业务数据能够关联
- 让已验证的场景逐步复用
现场条件与责任边界
- 逐项目确认矿型、成像、网络、供电、算力与运维条件；本地或边缘部署、网络中断处理及远程支持方式按需求设计，不假定非洲各矿区条件相同。
- 视觉识别用于辅助监测与业务判断，不替代人工复核、既有安全制度和专用保护系统。设备控制、自动停机和自动驾驶不属默认交付。
- 客户数据使用和模型训练须获得授权；第三方或开源模型许可、数据归属、源码与知识产权交付以项目约定为准，不默认底层模型全部自研。
- 视觉平台目前处于规划阶段；本页展示定制方向与交付方法，不代表全部场景已有成熟产品、真实案例或固定收益。
项目开始之前
常见问题
是否必须先建设一套完整视觉平台？
不需要。当前以具体场景的定制开发与集成为主，视觉平台仍在规划。可以从一个边界清晰的任务开始，验证后再决定扩展，不要求一次采购全部能力。
现有摄像头和业务系统能否继续使用？
先核对画面质量、视角、视频协议、接口和许可，再决定复用、调整或补充设备。部署地点、网络中断处理和支持方式按项目条件设计，不默认所有设备都可直接接入。
能否直接替代全部人工巡检？
本方案定位为辅助巡检与异常筛查，保留人工复核和处置责任。不可见故障及高风险判断不能仅凭图像结论；设备控制和安全联动须另行论证与验证。
每个场景都需要大模型和数字孪生吗？
不需要。根据目标、样本和运行条件选择适合的视觉模型、规则和部署方式；大模型辅助分析、数字孪生展示按需评估。数据治理也按实际接入范围开展，不以全套平台作为试点前提。
智慧矿山 · 场景需求沟通
先从一个具体矿山场景开始
描述希望识别的对象、异常情况和现有条件，在当前浏览器中生成需求摘要；不会自动发送。