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一、矿山盗采之痛:传统监管的三大困局 “夜里偷采、凌晨撤离、现场清零”——这是矿山盗采者的典型操作。据北方某省自规局数据,99%的盗采行为发生在夜间,传统人工巡逻面临三大难题:
1、看不见:山区地形复杂,夜间视野受限,偷采车辆如“幽灵”般出没;
2、追不上:盗采团伙作案时间精准,待巡逻人员抵达现场时早已人去场空;
3、留不住证据:缺乏实时影像记录,事后追查难定责,执法陷入“死循环”。

二、思通数科解决方案:无人机+AI构建三维监管网
作为服务央企及公检法司的技术驱动型企业,思通数科落地的「AI反盗采监测系统」,以“看得清、盯得牢、可追溯”为核心,重构矿区监管逻辑:
1、全天候视觉覆盖:白天固定监控+夜间无人机巡飞
- 白天:在矿区出入口、重点施工区部署高清固定摄像头,实时捕捉人员车辆动向;
- 夜间:无人机按预设航线自动巡飞,搭载红外相机与低照度摄像头,即使伸手不见五指的黑夜,也能清晰识别地面500米内的挖掘机、工程车等目标。无人机采用超视距飞行技术,地面难以察觉,确保监测隐蔽性。

2、重型车辆AI识别:从“认车”到“认行为”的智能升级
自主研发的视觉算法可实现三重功能:
- 车型精准识别:实时区分挖掘机、卡车等盗采常用车辆,识别准确率超98%;
- 行为动态分析:通过AI判断车辆是否在进行挖土方、装载货物等盗采动作,避免“误报警”;
- 禁采区智能预警:一旦车辆进入预设禁采区域,系统立即触发报警,同步抓拍照片、定位坐标并生成事件报告。
3、全流程数据闭环:私有化部署+可视化监管
- 数据安全保障:从无人机图传至AI服务器分析,全流程数据本地私有化部署,杜绝泄露风险;
- 可视化决策支持:后端平台自动生成盗采高发时段、车辆行动路线等报表,为执法提供精准数据支撑。例如某矿区应用后,通过数据发现凌晨1-3点为盗采高发期,助力执法部门精准布控。

4、动态算法迭代:越用越“聪明”的AI系统
配备自动化AI训练平台,当盗采手段升级(如车辆伪装)时,可通过数据回传与自动标注快速优化算法,确保系统持续适配复杂场景。

三、落地成效:从“被动应对”到“主动防控”
某北方矿区应用案例显示:
- 证据留存率:提升至100%,所有盗采行为均有视频、坐标、时间戳等多维证据;
- 出警效率:提升70%,系统报警到执法人员抵达现场时间缩短至15分钟内;
- 监管成本:降低60%,无人机+AI替代传统20人巡逻队,实现24小时无死角监控。

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科技守护资源安全,让盗采行为再无“暗角”——思通数科,用AI筑牢矿区监管防线。
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