红外测温 · AI识别 · 智能监测
应用场景
铁矿下料口具有高温、粉尘、飞溅和强辐射等特点。人工靠近观察存在安全风险，普通摄像机又容易因环境温度、粉尘附着和热辐射而失效。项目资料围绕下料口堵塞与大块堆积识别，建立远程连续监测系统。
系统构成与功能
可见光与红外视频
同时观察物料流动、堆积形态与热状态，降低单一成像方式的信息缺失。
超高温相机防护
通过冷却、防尘和结构防护，使相机能够在高温下料口附近稳定工作。
YOLO目标检测
对大块物料和异常堆积区域进行识别，为堵塞判断提供图像依据。
监控预警界面
集中展示多路视频、检测框、状态和报警信息，支持值守人员及时处置。
系统实施效果
案例形成了“现场耐高温成像-视频汇聚-AI识别-界面预警”的完整链路，使下料口状态由间歇人工观察转为远程连续监测。实际报警阈值和联动策略需结合现场物料粒度、流量与误报容忍度标定。
资料说明
本案例依据用户提供的《测温案例相关资料》整理。页面按应用目标、现场采集、智能分析和平台功能重新分条，未将资料中单独的红外测温仪参数页作为工程案例。涉及项目名称和公开展示内容以原始资料为准。