稿定 AI 社区 gaoding.art

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创意预览图
发布时间
2025.12.25
比例
37:21
尺寸
3000x1688px
提示词
画面以煤矿井下主运输巷道为背景,突出其恶劣的工业环境。巨大的输送带在钢架上高速运行,空气中浮动着细微的煤尘,仅靠顶部的防爆矿灯提供局部照明,形成强烈明暗对比,营造出昏暗、凝重且真实的作业氛围。 场景中心是一台集成了可见光与热成像双镜头的矿用防爆AI摄像机,它被牢固安装在钢架上。其机身带有坚固的防护外壳,边缘有规律闪烁的蓝色指示灯,象征着内置的边缘计算单元正在独立进行毫秒级分析。 此刻,系统正同步进行多维度、多模态的深度监测与融合分析: 输送带本体:一道细微的纵向撕裂纹被红色动态识别框精准标出,旁注“早期撕裂预警”。 运行状态:一条半透明的绿色虚拟基准线清晰显示,输送带边缘已发生轻微偏移,红色箭头与数据标注“跑偏:28mm”。 关键部件:一个转动异常的托辊被蓝色轮廓线勾勒并标记“托辊卡滞”。 热成像融合:在画面侧边,一个独立的热成像视窗显示着驱动电机部位,轴承处呈现明显的橙红色高温异常区,叠加标注“温度异常:85°C”。 巷道壁上的综合监控屏,正将上述视觉分析结果与实时获取的振动、电流传感器数据流并列显示,进行交叉验证,体现了多模态数据融合。声光报警器发出旋转的黄色警示光,而屏幕上已自动生成包含优先级和维护建议的预警工单。 整体氛围在机械的持续轰鸣中,透露出严密、冷静的技术监控感。科技感精确地体现在多类型异常的同时识别、清晰的量化数据叠加以及跨数据源的智能协同上。风格为高度写实的煤矿井下工业场景,强调AI系统如何作为设备的“先知型数字哨兵”,在恶劣条件下通过超越人眼的多维感知,将隐性的早期故障转化为显性、可操作的预警指令,为预测性维护打开至关重要的时间窗口。

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