思通数科-技术博客

一、矿山监管痛点：传统摄像头形同虚设，盗采者把黑夜当保护伞

• 夜间监控盲区：99% 的盗采在凌晨发生，普通摄像头夜间画面模糊，只能拍 “黑影子”，无法识别车辆作业；
• 证据碎片化：传统监控仅存录像，人工回看耗时耗力，盗采车辆 “来了又走”，难抓现行；
• 设备利用率低：矿区已部署的摄像头分散独立，无智能分析能力，沦为 “摆设”。

二、AI + 摄像头改造方案：无需全换设备，让每颗摄像头都成为 “智能哨兵”

1. 摄像头智能化升级：红外 + 低照度 + AI 算力加持

• 硬件适配：对现有摄像头加装红外补光模块、低照度传感器，夜间成像清晰度提升 80%，即使无光源也能捕捉车辆轮廓、作业动作；
• 边缘计算盒子接入：通过 AI 边缘设备连接新旧摄像头，无需更换线路，直接赋予 “图像识别” 能力 —— 实时分析画面中是否有挖掘机、卡车等重型车辆，判断是否存在挖土方、装载等盗采行为。

2. 多摄像头联动监管：无死角覆盖 + 智能追踪

• 分布式部署：支持接入矿区全域摄像头（不限品牌、型号），通过 AI 平台统一管理，自动规划监控网格，对出入口、禁采区、运输路线实现 “多镜头接力追踪”；
• 异常行为秒级响应：当某区域摄像头检测到车辆异常停留或作业，系统自动触发周边摄像头联动抓拍，同步生成 “时间 - 地点 - 行为” 证据链，报警信息 10 秒内推送给执法端。

三、改造方案三大核心优势：花小钱办大事，效果翻 10 倍

四、技术支撑：私有化平台 + 动态算法，适配所有矿区场景

• 多摄像头数据中台：支持接入 1000 + 路摄像头并发分析，通过私有化服务器存储数据，防止泄露；
• 算法自动迭代：提供 AI 训练工具，若盗采者变换车辆伪装，只需上传新数据，平台自动优化模型，无需人工调参。

五、实战案例：某矿区改造后，盗采事件下降 92%

北方某市矿业集团采用该方案，对矿区原有100多个摄像头进行 AI 改造，新增 23 个红外点位，实现：

• 夜间盗采行为发现时间从 “次日巡查” 缩短至 “3 分钟内”；
• 执法部门凭系统自动生成的 “车辆轨迹报表 + 作业视频”，成功查处 17 起盗采案件，证据零瑕疵。

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