【AI创新者】

首届矿山AI大模型大赛正式进入选手角逐的阶段。大赛在华为AI大模型平台之上，让矿山与AI技术人才走到一起，迸发出灿烂的火花，现在我们将陆续把有意思的选手、精彩的案例逐一揭秘。

“我们针对矿山井上车场的人工管理难题，设计了一套智能视频监控系统，通过目标识别与深度学习技术，助力矿山车场的无人/少人智慧值守。”

——CUMT-B614团队

我们是来自中国矿业大学的CUMT-B614团队，导师认为这是一次科研实践与学科竞赛相结合的良好锻炼机会，所以推荐我们参加本次第一届全国煤炭行业矿山AI大模型大赛。

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》提出，要积极推进煤矿智能化发展。作为煤矿的交通枢纽，矿山车场承担着保障煤矿多种车辆正常运输、物料及时送达的重担。煤矿生产中，一天往往涉及上百辆矿车出入井，是煤矿生产不可或缺的一环。矿山车场不仅需要24小时的人工值守，而且人工辅助矿车变道上下井，还存在着较大的安全隐患，且工作效率低。

面对矿车频繁且不固定的上下井时间，如何借助AI智能替代人工值守，并实现科学化的不同载料矿车合理变道，提升整体工作效率、安全性？团队引入了智能视频分析与实时控制等技术。

通过对多个煤矿企业实地考察后，基于企业真实需求，团队在矿山车场内无阻挡、能多角度全覆盖生产区域的位置，安置了高清网络摄像头，并采取智能化模型识别的训练，实现了矿山车场物料运输与车辆行驶的智能化指挥控制。方案设计的难题在于前期需要海量的数据训练，非常耗时耗力。

在此背景下，团队借助华为矿山AI大模型完成了数据模型的训练，从多维度完成了满载矿车、空载矿车、工人是否佩戴安全帽等多场景监控识别功能，并建立了数据库。

在矿山车场智能视频监控系统的支持下，实验方案初步实现了智能矿山降本增效的目标。一方面是为矿山车场减员，值守人员在智能系统帮助下，可由三班两人减至两班一人，随之降低企业用工成本；其次是提升安全性与工作效率，从轨道自主变轨，到工人进入危险区域的自动报警，多方面提高安全性。智能化的识别与指挥系统，可替代人工提高工作效率。

相信在华为及相关赛事的共同助力下，智能矿山的发展目标将一步步逐一达成。通过科研成果与生产实践的相互结合，无论是对煤矿企业还是科研团队，都是一次很好的尝试。希望未来有更多的团队能够共同携手，推动我国矿山生产的自动化与智能化发展！