2024年1月19日，在中国煤炭工业协会的组织下，一支由权威专家组成的鉴定团队对矿大EOC实验室承担的《煤矿井下从业人员不安全行为视频AI关键技术研究》项目进行了严格的科技成果评估。经过项目汇报听取、技术资料深入审查、多轮质询与热烈讨论，专家组一致认为，该项目的研究成果已达到国内领先水平。

该项目在智能化不安全行为管控领域取得了显著突破。研究团队精心设计了智能化不安全行为管控模型，深入分析了面向AI识别的各种不安全行为，并确立了适应井下特殊环境的不安全行为AI识别流程。这一创新为煤矿行业的安全管理提供了有力的智能化支持。

此外，项目团队还针对矿井复杂环境下的视频质量问题，提出了高效的低质视频快速增强技术方案。该方案有效解决了矿井内低照度、强光干扰、高粉尘等恶劣条件下视频识别准确率低的问题，显著提升了监控系统的性能。

在音视频协同表征方面，项目团队同样取得了重要进展。他们开发了基于音视频协同的技术方案，并成功应用于运转设备高危区域的入侵预警系统。这一创新不仅提高了预警系统的准确性，还为煤矿行业的安全生产提供了有力保障。

在AI算法方面，研究团队攻克了多项关键技术难题，包括帽带识别与跟踪、井下弱特征人员重识别、矿工排队秩序异常识别等。这些技术的成功应用，实现了矿井复杂受限空间内作业人员异常行为的精准识别，为煤矿井下从业人员行为管控带来了提供了智能化技术手段。

目前，该项目获得国家发明专利4项、实用新型专利2项、软件著作权10部，在国内外学术期刊上发表了13篇高质量论文。研究成果已在永煤集团陈四楼煤矿、中煤集团刘庄煤矿、新登煤矿、王行庄煤矿以及冀中能源邢东煤矿等多个现场得到广泛应用和推广。这些成功案例充分证明了该项目成果的实用性和先进性，为煤矿行业的安全生产和智能化升级提供了有力支持。