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Core strengths

方案概述

井下人员安全监管方案以“3D人脸识别技术”为核心，结合人员定位系统，实现井下人员身份精准核验、带班履职管控和隐患闭环管理。方案针对煤矿井下环境复杂、带班造假、隐患难追溯等痛点，通过非接触式生物识别技术，确保人员到岗真实性、高风险区域到岗校验以及数据实时同步，提升矿山安全生产水平。方案旨在推动从“事后追责”向“事前预防”转型，符合国家矿山安全监察局对领导带班制度的政策要求。

Solution Architecture

方案架构

方案采用“端-边-云”协同架构，实现井下全流程闭环管理：

端侧设备：在井下关键区域（如井口、工作面、高风险点）部署本安防爆型三维人脸识别设备，进行人员身份核验和打卡记录。设备支持混合部署，弥补井下监督盲区。

边侧处理：设备集成断网续传功能，与人员定位平台对接，确保数据在矿井网络不稳定时自动同步。

云平台管理：软件平台集中管理设备、人员权限、区域配置和数据分析，支持与省级监管平台API对接，实现智能预警和报表导出。

方案架构强调“人-机-环”联动：通过3D人脸识别验证人员身份，联动闸机、声光报警系统，对未打卡、超时打卡等异常实时预警，形成从准入检测、动态监控到隐患整改的全流程闭环。

Core strengths

核心优势

技术领先性

3D结构光人脸识别技术具备高适应性，可识别黑脸、不受煤灰污渍影响，识别速度＜0.5秒，活体检测防照片、面具攻击。

管理高效性

非接触式识别减少人工干预，单人通行时间＜1秒；自动化数据记录降低管理成本，带班量化统计准确率提升。

合规性保障

符合《煤矿领导带班下井及安全监督检查规定》等政策，提供完整日志和报表，满足监管审计需求。

系统集成性

支持与现有人员定位、预警平台无缝对接，打破数据孤岛，实现隐患闭环管理（隐患登记→整改指派→现场复核→销号）。

相关产品

2D人脸SDK Android

2D 人脸 SDK 是针对 Android 操作系统（手机、平板、安卓工控机等）开发的人脸算法开发工具包，核心基于手机摄像头采集的二维 RGB 图像，封装了人脸检测、识别、比对、活体检测、属性分析等全套算法能力，并提供符合 Android 开发规范的 API 接口。

2D人脸SDK Linux

2D 人脸 SDK（Software Development Kit）是针对 Linux 操作系统开发的一套人脸相关算法和接口集合，核心基于二维图像（RGB / 灰度图）完成人脸的检测、识别、分析等功能，开发者可通过调用 SDK 提供的 API 接口，快速将人脸能力集成到 Linux 服务器、嵌入式设备（如 Linux 工控机、边缘盒子）、Linux 桌面应用等产品中。

2D人脸SDK Windows

2D 人脸算法 SDK是针对 Windows 操作系统（支持 Windows 10/11、Windows Server）开发的一套标准化软件开发工具包，核心基于 2D 图像实现人脸相关的算法能力封装，开发者无需从零开发底层算法，只需调用 SDK 提供的 API 接口，就能快速在 Windows 应用（如桌面软件、客户端程序、工控机应用）中集成人脸检测、识别、分析等功能。

3D人脸SDK Android

3D 人脸 SDK（Android 版）是一套面向 Android 移动设备的专业化软件开发工具包，专为移动端 3D 人脸相关应用场景设计，集成了人脸检测、3D 建模、关键点定位、活体检测、人脸特征提取等核心能力。它基于计算机视觉、深度学习和 3D 重建技术，适配 Android 系统的硬件特性（如深度摄像头、RGB 摄像头）和软件生态（Android 8.0 及以上主流版本），开发者可通过简单的 API 调用，快速在 Android 应用中集成高精度、高稳定性的 3D 人脸处理能力，无需从零开发底层算法，大幅降低移动端 3D 人脸应用的开发门槛和周期。

3D人脸SDK Linux

Linux 平台的 3D 人脸 SDK 是针对 Linux 操作系统（如 Ubuntu、CentOS、Debian，涵盖 x86_64、ARM64 等架构）开发的软件开发工具包，核心集成 3D 人脸检测、建模、识别、活体检测、点云分析等算法，以静态库（.a）、动态库（.so）或源码（部分开源 SDK）形式提供，支持 C/C++（原生）、Python、Go 等 Linux 主流开发语言，开发者可快速将 3D 人脸能力集成到 Linux 服务器、嵌入式设备、工控机等应用中，适配 Linux 的多线程、低资源占用、开源生态等特性。

3D人脸SDK Windows

3D 人脸 SDK是针对 Windows 操作系统（Windows 10/11、Windows Server）开发的一套软件开发工具包，集成了 3D 人脸采集、建模、检测、识别、分析等核心算法与接口。

目标检测与分类

对图像 / 视频中的物体进行定位与类别判断（人、车、非机动车、动物、物品等）。典型算法 / 模型：YOLO、Faster R-CNN、SSD、RetinaNet、EfficientDet 等。核心能力：多类别、多尺度、多目标同时检测。支持小目标、遮挡目标、密集目标检测。可用于安防、交通、零售、工业、机器人感知。

目标跟踪（多目标跟踪 MOT）

在连续视频帧中对同一目标进行持续定位与 ID 关联。典型方法：DeepSORT、ByteTrack、StrongSORT、FairMOT 等。核心能力：跨帧 ID 保持，支持遮挡后重识别。适用于客流统计、车流统计、行为分析、安防布控、机器人跟随。

图像分割

语义分割：对图像中每个像素进行类别标注（道路、建筑、天空、植被、人体等）。典型模型：U-Net、DeepLab、SegFormer 等。应用：自动驾驶感知、医疗影像分割、遥感图像分析、工业缺陷区域定位。实例分割：不仅分类，还区分同一类别下的不同个体（如多个人、多辆车）。典型模型：Mask R-CNN、SOLO、YOLACT 等。应用：机器人抓取、工业分拣、安防统计、零售商品识别。全景分割：语义 + 实例融合，对 “物体” 做实例、对 “背景区域” 做语义。应用：自动驾驶、城市感知、高精度场景理解。

关键点 / 姿态估计

人体姿态估计：检测人体关键点（头、肩、肘、腕、髋、膝、踝等），输出骨架结构。典型模型：OpenPose、HRNet、YOLO-Pose 等。应用：行为分析、跌倒检测、动作识别、健身 / 体育动作纠正、人机交互。手部 / 肢体关键点：手部 21 点、手指姿态、手势识别。应用：VR/AR 交互、手语识别、机器人灵巧操作、隔空操控。

Application scenarios

应用场景

井下带班管理

校验领导带班到岗情况，杜绝替岗代打卡，实现“真履职、严考核”。

高风险区域管控

如采掘工作面、机电硐室等关键部位，强制人员到岗验证，减少监管盲区。

隐患闭环管理

用于隐患整改流程，通过3D人脸关联责任人，确保整改时限和验收可追溯。

应急响应

灾变时快速核验井下人员身份与位置，支持应急救援决策。

交接班高峰管理

应对人员集中出入井，智能调度识别，避免拥堵。

implementation case

落地案例

贵州天伦能源水城县吉源煤矿

部署井下人员安全监管系统，实现带班履职精准管控，事故率显著下降。

山东能源集团北斗天地

覆盖石拉乌素煤矿等多个项目，通过3D人脸识别技术实现人员定位与隐患管理一体化。

安徽淮南张集煤矿

应用系统后，人员管理效率提升50%，替岗现象基本杜绝。

智慧能源解决方案

智慧能源解决方案

方案概述

方案架构