当前位置：首页 > 产品中心

识别矿山

识别矿山

带你了解“地质云” ——智能识别矿物系统中国地质

2021年4月22日 — 你可以通过自己拍照或上传相册图片至地质云系统，经过对比分析处理，实现对矿物、岩石的实时“刷脸识别”。目前，该系统可以快速识别100类矿物，识别精度达70%以上。已确认的矿物图像2024年7月19日 — 在井下，新华三AI训练平台为柠条塔矿业提供了大量智能分析算法智慧矿山AI算法，不仅能够提供越界告警、着装规范等常见的识别算法，更能针对煤量智能识别新华三智慧矿山AI视觉解决方案：以AI视觉创新，点亮矿山 2024年1月30日 — 矿山智脑 A I 人工智能服务平台是以煤矿井下摄像仪的实时视频图像数据为基础，以 AI图像智能识别技术为核心、以机器深度学习模型和报警系统为支撑、以自动化模糊控制技术为手段的综合性智能化平台矿山智脑AI人工智能服务平台华洋通信科技股份有 2022年10月27日 — 商汤智能矿山AI感知系统可为煤矿企业提供丰富、多样、高精度的AI算法和场景应用，涵盖智能开采、主煤流运输、多场景井下AI视频识别等，帮助提前预测煤矿运营风险。商汤科技发布智能矿山AI感知系统助力煤炭企业智能

盘古矿山大模型华为大模型华为企业业务 Huawei

华为矿山AI大模型解决方案围绕人工智能在矿山领域落地难的问题，华为联合矿山行业领先企业、高校和科研机构，进行大规模、广场景的技术研发和方案验证，希望集行业之智共创海量算法，聚百万之力众创场景应用， ② 从多源遥感图像中采集了3 162个多场景、多时段、多尺度矿山场景样本对所有样本进行统一融合处理，建立了矿山场地场景识别模型(MSSRM, Mine Site Scene Recognition 多源数据融合智能识别煤矿山场景特征AI模型矿山工程环境因素识别与评价清单√√选购低噪音振捣棒23施工机械尾气的排放周围空间√√污染大气√√选择尾气排放达标车辆24运输渣土的遗撒路面√√污染路面√√封闭式运输25机械油料的耗油√√能源消耗√√选用环保、污染小的材料26 矿山工程环境因素识别与评价清单百度文库2020年4月29日 — 摘要: 矿山环境监测常用遥感影像，研究卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)对高分遥感影像露天采矿场识别有利于提高监测效率针对因训练数据量小而导致CNN对露天采矿场识别精度不高的问题，采用了3种迁移学习方案对CNN的预训练模型进行训练与对比分析，发现冻结CNN预训练模型底层参数并基于卷积神经网络的高分遥感影像露天采矿场识别 Earth

基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别

2024年3月29日 — 露天煤矿开采易对区域生态环境产生不利影响，对其进行高效监管有利于矿区环境保护和可持续发展。随着遥感技术和人工智能的发展，基于高分辨率遥感影像的露天煤矿区场景自动识别成为可能。本文针对单标签学习算法在场景子区域识别中识别率较低的问题，将多标签学习策略和地理学定律 2024年4月15日 — 4具象化矿山场景、针对性专业算法、流程业务闭环塔力科技矿山AI视频智能辨识系统在配套设备内部直接嵌入针对矿山场景的专用算法，针对人员不安全行为、设备状态及环境安全隐患，对场景进行智能识别，涵盖矿山多个场景60+项功能、30+类视觉算法。【塔力科技】矿山AI视频智能辨识系统具象化场景智能辨识2023年12月26日 — 随着深度学习技术的发展，对高分辨率影像的分类已成为当前研究的热点，矿区地物分类更是矿区生态发展研究的重要问题。由于深度学习可以通过提取大量的历史影像数据规律及特征，对影像数据进行自动识别与分类，因此本文采用UNet模型开展高分辨率露天矿区地物类型分类研究。基于深度学习和高分辨率遥感影像的露天矿地物分类方法2012年11月8日 — 第11期朱权洁，等基于小波分形特征与模式识别的矿山微震波形识别研究 2037 波分析凭借其对信号的“显微镜”作用及自适应特征而被广泛应用于地震波信号的时频特征分析和提取。分形理论在反映信号整体特征方面的优势明显，而被基于小波分形特征与模式识别的矿山微震波形识别研究

我国矿山智能机器人应用现状及发展策略科技导报

2024年2月6日 — 30多年来，我国矿山机器人有了长足发展，在矿山救援机器人方面，马宏伟等提出矿山钻孔救援探测机器人发展和设计，与此同时有学者围绕矿山救援机器人所涉及的超声波传感器、视觉技术、井下矿工识别理论、越障机理研究以及矿山救援机器人路径规划等方面2023年10月21日 — 文章浏览阅读999次。中伟视界矿山版AI盒子包含的算法有：皮带运行状态识别（启停状态）、运输带有无煤识别、煤流量检测、皮带跑偏、异物检测、下料口堵料、井下堆料、提升井堆煤检测、提升井残留检测、输送机空载识别、传输机坐人检测、行车不行人、佩戴自救器检测、风门监测、运料车智慧矿山矿山安全生产：皮带撕裂识别AI算法不用激光，能 2015年7月20日 — 矿山工程施工现场环境因素识别与评价清单QR/ZS序号生产服务活动/过程环境因素排放去向时态状态环境影响评价方法重要程度矿山工程环境因素识别与评价清单豆丁网2022年10月27日 — 商汤智能矿山AI感知系统赋能煤矿风险预测、高效管理，支持快速部署商汤智能矿山AI感知系统可为煤矿企业提供丰富、多样、高精度的AI算法和场景应用，涵盖智能开采、主煤流运输、多场景井下AI 商汤科技发布智能矿山AI感知系统助力煤炭企业智能

应急管理部国家矿山安全监察局关于印发《“十四五”矿山安全

2022年8月10日 — 应急管理部国家矿山安全监察局关于印发《“十四五”矿山安全生产规划》的通知应急〔 2022 〕64号各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团矿山安全监管部门、煤炭行业管理部门，国家矿山安全监察局各省级局：现将《“十四五”矿山安全生产规划》印发给你们，请结合实际，认真贯彻执行。2024年4月15日 — 在矿山地表形变监测中，DInSAR技术能够有效地识别出由于矿山开采引起的地表沉降、裂缝和滑坡等现象。通过对比分析不同时间点的SAR影像，可以精确地获取矿山地表形变的动态演化过程，为矿山安全监控和资源管理提供重要依据。基于SAR卫星影像的矿山地表形变动态监测方法研究技术影响2023年5月23日 — 推动资源开发方式深刻变革,实现集约、高效、可持续发展,智能矿山破碎筛分系统应实现自动化集中控制,采用智能识别技术在线检测和智能决策,减少能耗。磨矿分级应具有自动控制工序能力,实现产品粒度实时优化调整,以及介质《中国矿业》矿业综述中国智能矿山发展趋势与路径分析矿山场景数据是智慧矿山建设和智能管理的基础数据，如何利用包括遥感影像在内的多源数据快速识别和提取出复杂的矿山场景是重要的研究方向。采用2020年Sentinel2 影像、GF6 影像、GF2 影像进行最优数据集筛选，使用2023年谷歌影像(Google image)数据多源数据融合智能识别煤矿山场景特征AI模型

从裸露矿山到绿水青山用实践丰富“两山”理论求是新闻网

2018年7月27日 — 从裸露矿山到绿水青山用实践丰富“两山”理论浙大教授参与安徽马鞍山市凹山采场生态修复工程发布时间：来源：浙大新闻办作者：周亦颖 3294 近日，浙江大学农业技术推广中心副教授徐礼根收到了好友、建筑工程学院吕庆教授发来 2020年4月15日 — 一、某市区矿山调查的目的为查明某市区矿山地质环境现状及矿山开发、矿业活动引发的地质环境问题，为合理开发矿产资源、保护矿山地质环境、编制矿山地质环境规划、制定矿山地质环境保护与综合治理方案、建立矿山地质环境监测体系、实施矿山地质环境监督管理提供基础资料和依据。高景一号01星遥感影像解译数据矿山地质调查遥感解译应用2023年9月6日 — 加强矿山多灾种和灾害链综合监测、风险早期识别和预警预报能力建设。矿山集中地区应当建立区域性矿山救援队伍。地下矿山、尾矿库“头顶库”应当建立应急广播等通信系统，确保应急指令能时间传达至影响范围内所有人员。中共中央办公厅国务院办公厅关于进一步加强矿山安全生产 2023年10月27日 — 摘要：微震监测是保证矿山安全生产的有效手段，微震信号识别精度直接影响着微震事件的判定及分析结果鉴于此，以夏甸金矿微震监测数据作为样本，建立了基于Mel频谱和长短时记忆(long shortterm memory，LSTM)神经网络与深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks，DCNN)混合的矿山微震信号识别基于Mel频谱和LSTMDCNN的矿山微震信号混合识别模型

矿山环境高光谱遥感监测研究进展

2016年6月12日 — 我国矿山环境遥感调查大多采用多光谱遥感数据[1012],但因其光谱分辨率较低而影响了矿山环境要素的识别精度。在21世纪初,我国曾采用Hyperion星载高光谱遥感数据对江西德兴铜矿矿山污染进行了直接识别与研究[13]。另外在黑龙江大兴安2021年11月5日 — 研究目的：基于遥感技术识别诊断黄河源区矿山开发造成生态环境问题以及生态系统结构和功能受损状况，以期为黄河源区生态环境保护提供科学依据。研究方法：高分辨率遥感解译、实地调研、空间统计分析。研究结果：（1）矿山露天开采，尤其是煤矿、建筑用砂采场以及煤矸石堆放是造成黄黄河源区矿山开发生态受损识别诊断2023年4月5日 — 在复杂的矿山环境中，无人驾驶矿车需要与多个智能系统协同工作。必须根据现场道路宽度、障碍物类型、车身运动状态、地面凹凸等因素进行避障。针对露天矿区，本文提出了一种基于 5G 多无人机和深度学习方法开发的智能采矿道路目标检测 (IMOD) 模型。基于多无人机网络多尺度特征融合的智能矿山道路目标检测 2023年12月31日 — 通过调查、分析等方法，识别出矿山开采过程中可能面临的环境风险。风险评估对识别出的环境风险进行量化和定性评估，确定其可能造成的损失和影响程度。风险控制根据风险评估结果，制定相应的控制措施和应急预案，降低风险发生的概率和影响程矿山开采中的环境风险评估与控制百度文库

阿里云通义大模型“下矿”，重大风险能实时处置

2024年4月26日 — 4月25日，记者获悉，接入阿里云通义大模型的新型矿山重大风险识别处置系统已在陕煤建新煤矿等十余座矿山上线。这是大模型在矿山这一场景中的首次规模化应用，对矿山重大风险能实时告警、实时处置。智慧矿山AI安全监管算法方案基于AI视觉分析技术，通过组合多种人工智能视觉算法自动识别分析视频画面中不安全行为、状态及因素，全天候24小时智能监管，大幅减轻监控人员的工作负担，达到主动、准确、实时的监控要求，实现矿山生产管理过程中各类安全监管问题的可感知、可预警、可追溯智慧矿山安全生产AI方案视频AI智能识别预警极视角2023年10月11日 — 2）掘进机危险区域人员入侵识别：掘进工作面智能视频识别及安全管理系统能够与掘进机进行联动控制，通过在掘进机工作的周围划定危险区域，当识别到有人员闯入时，联动掘进机禁止启动或控制掘进机停机，同时矿用本安型AI 图像处理摄像仪现场发出语音矿业分析“借我一双慧眼”视频AI识别技术助力煤矿安全生产 2023年12月26日 — 针对传送带矿石块度还需要人工测量的问题，提出了一种基于深度学习的矿石块度检测方法。该方法在Darknet框架下采用残差神经网络结构组成CSPDarkNet21主干特征提取网络，在考虑只需要识别判断大块矿石的条件下选用简单双向特征融合PANet作为矿石块度视觉识别判断方法

高分一号数据在矿山遥感监测中的应用

2017年10月15日 — 利用卫星遥感技术开展矿山监测是国土资源部矿证管理的重要技术手段高分一号(GF1)卫星是我国高分专项的首发星,具有较高的影像数据获取能力,为矿山遥感监测工作提供了重要的数据源选择对GF1数据作了简要介绍,并开展了几何纠正、波段组合、数据融合、图像增强等数据处理方法的研究,探索出 2023年10月9日 — 文章浏览阅读95次。中伟视界矿山版AI盒子包含的算法有：皮带运行状态识别（启停状态）、运输带有无煤识别、煤流量检测、皮带跑偏、异物检测、下料口堵料、井下堆料、提升井堆煤检测、提升井残留检测、输送机空载识别、传输机坐人检测、行车不行人、佩戴自救器检测、风门监测、运料车矿山安全生产智慧矿山:佩戴自救器入井识别在什么地方 2020年8月12日 — 摘要：随着国家绿色发展战略的提出，矿产资源开发利用需要全面监测和管理。文中提出利用无人机倾斜摄影测量技术和方法，通过构建矿山监测区域的 DEM、DOM、实景三维模型等倾斜摄影测量产品，分析监测露天矿山企业在该时间段内的开采量、储量、变化区域以及是否越界违法开采等。倾斜摄影测量技术在矿产资源监测中的应用知乎2024年1月13日 — 毕业设计基于深度学习的露天矿山目标检测系统的计算机毕业设计。在露天矿山环境中，准确地检测和识别目标物体对于矿山安全和生产效率至关重要。然而，传统的目标检测方法在复杂的矿山场景中常常受到光照、遮挡和尺度变化等因素的限制，导致性能下【毕业设计选题】基于深度学习的露天矿山目标检测系统

盘古矿山大模型华为大模型华为企业业务 Huawei Enterprise

华为矿山AI大模型解决方案围绕人工智能在矿山领域落地难的问题，华为联合矿山行业领先企业、高校和科研机构，进行大规模、广场景的技术研发和方案验证，希望集行业之智共创海量算法，聚百万之力众创场景应用，让AI 大规模“下井”。矿山事故隐患的识别与控制对提升我国矿山安全生产水平，减少重特大事故的发生具有重要的基础性和战略性意义。本书全面介绍了矿山安全生产的特点、矿山安全生产条件、矿山突出的重大灾害事故类型和特征、矿山安全生产存在的主要问题及其产生的原因、矿山危险源的辨识和控制、矿山开采矿山事故隐患识别与防控唐敏康丁元春黄磊编著微信读书2023年12月26日 — 针对矿山现有微震监测系统实时性低、缺乏有效信号识别功能等问题，本文开展了基于能量分布特征的矿山微震和爆破信号自动识别方法研究，以推动矿山微震监测全自动处理技术发展。本文采用8层小波分解及系数重构的方法对矿山微震信号及爆破信号进行分解，了解各层小波系数重构频域的能量基于能量分布特征的矿山微震和爆破信号自动识别研究2015年2月5日 — 目前，依靠频谱分析识别矿山微震信号的研究方法主要有快速傅里叶变换（FFT）、小波（WT）及小波包（WPT）变换等[58]。FFT可获得微震信号的功率谱及幅频特性，能分别从时域和频域描述信号的特征基于FSWT时频分析的矿山微震信号分析与识别

AI图像识别技术在煤矿的应用

2020年11月25日 — 图像智能识别技术为核心、以机器深度学习数学模型和报警系统为支撑、以自劢化模糊控制技术为手段的综合性视频智能控制系统。依托AI人工智能，实时分析，无需人员操作，实现全程智能化运行。通过多维度矿山工程环境因素识别与评价清单√√选购低噪音振捣棒23施工机械尾气的排放周围空间√√污染大气√√选择尾气排放达标车辆24运输渣土的遗撒路面√√污染路面√√封闭式运输25机械油料的耗油√√能源消耗√√选用环保、污染小的材料26 矿山工程环境因素识别与评价清单百度文库2020年4月29日 — 摘要: 矿山环境监测常用遥感影像，研究卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)对高分遥感影像露天采矿场识别有利于提高监测效率针对因训练数据量小而导致CNN对露天采矿场识别精度不高的问题，采用了3种迁移学习方案对CNN的预训练模型进行训练与对比分析，发现冻结CNN预训练模型底层参数并基于卷积神经网络的高分遥感影像露天采矿场识别 Earth 2024年3月29日 — 露天煤矿开采易对区域生态环境产生不利影响，对其进行高效监管有利于矿区环境保护和可持续发展。随着遥感技术和人工智能的发展，基于高分辨率遥感影像的露天煤矿区场景自动识别成为可能。本文针对单标签学习算法在场景子区域识别中识别率较低的问题，将多标签学习策略和地理学定律基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别

【塔力科技】矿山AI视频智能辨识系统具象化场景智能辨识

2024年4月15日 — 4具象化矿山场景、针对性专业算法、流程业务闭环塔力科技矿山AI视频智能辨识系统在配套设备内部直接嵌入针对矿山场景的专用算法，针对人员不安全行为、设备状态及环境安全隐患，对场景进行智能识别，涵盖矿山多个场景60+项功能、30+类视觉算法。2023年12月26日 — 随着深度学习技术的发展，对高分辨率影像的分类已成为当前研究的热点，矿区地物分类更是矿区生态发展研究的重要问题。由于深度学习可以通过提取大量的历史影像数据规律及特征，对影像数据进行自动识别与分类，因此本文采用UNet模型开展高分辨率露天矿区地物类型分类研究。基于深度学习和高分辨率遥感影像的露天矿地物分类方法2012年11月8日 — 第11期朱权洁，等基于小波分形特征与模式识别的矿山微震波形识别研究 2037 波分析凭借其对信号的“显微镜”作用及自适应特征而被广泛应用于地震波信号的时频特征分析和提取。分形理论在反映信号整体特征方面的优势明显，而被基于小波分形特征与模式识别的矿山微震波形识别研究2024年2月6日 — 30多年来，我国矿山机器人有了长足发展，在矿山救援机器人方面，马宏伟等提出矿山钻孔救援探测机器人发展和设计，与此同时有学者围绕矿山救援机器人所涉及的超声波传感器、视觉技术、井下矿工识别理论、越障机理研究以及矿山救援机器人路径规划等方面我国矿山智能机器人应用现状及发展策略科技导报

智慧矿山矿山安全生产：皮带撕裂识别AI算法不用激光，能

2023年10月21日 — 文章浏览阅读999次。中伟视界矿山版AI盒子包含的算法有：皮带运行状态识别（启停状态）、运输带有无煤识别、煤流量检测、皮带跑偏、异物检测、下料口堵料、井下堆料、提升井堆煤检测、提升井残留检测、输送机空载识别、传输机坐人检测、行车不行人、佩戴自救器检测、风门监测、运料车 2015年7月20日 — 矿山工程施工现场环境因素识别与评价清单QR/ZS序号生产服务活动/过程环境因素排放去向时态状态环境影响评价方法重要程度矿山工程环境因素识别与评价清单豆丁网