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识别矿山

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北京市西城区阜外大街45号邮政编码：联系010 010 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、大煤块识别、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，盘古矿山大模型华为大模型华为企业业务 Huawei 智能识别全面覆盖矿山安全生产井上井下场景，实现“三违”风险隐患7*24小时无人化监测及预警，支持告警事件弹窗及语音提示，以AI智能化手段提升视频监控利用效能。智慧矿山小视科技（江苏）股份有限公司 Minivision

多源数据融合智能识别煤矿山场景特征AI模型

摘要: 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 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 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 2024年4月15日西安塔力科技全自主研发的矿山AI视频智能辨识系统。针对业务场景设计算法模型，每个场景算法使用海量真实场景数据集训练。关联生产要素包括人员、车辆【塔力科技】矿山AI视频智能辨识系统具象化场景智能辨识

基于小波分形特征与模式识别的矿山微震波形识别研究

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 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矿山环境高光谱遥感监测研究进展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

矿山工程环境因素识别与评价清单豆丁网

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 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化转型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 AI图像识别技术在煤矿的应用

矿山工程环境因素识别与评价清单百度文库

矿山工程环境因素识别与评价清单周围空间√√影响居民休息√√定时噪音检测，现场围挡13电的消耗√√能源消耗√√节约原则，控制使用14水的消耗√√能源消耗√√选用环保、污染小的材料15木材的消耗√√资源消耗√√节约原则，控制使用16 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高景一号01星遥感影像解译数据矿山地质调查遥感解 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

《中国矿业》矿业综述中国智能矿山发展趋势与路径分析

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 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从裸露矿山到绿水青山用实践丰富“两山”理论求是新闻网智慧矿山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

【毕业设计选题】基于深度学习的露天矿山目标检测系统

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 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

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。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2023年10月27日文章浏览阅读1k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、运料车智慧矿山系统中的猴车安全监测与识别猴车安全项目csdn

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”。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

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化转型

多源数据融合智能识别煤矿山场景特征AI模型

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 2020年11月25日 PTU维护软件：可以对有摄像机和 NVR进行设备发现、IP修改、软件升级、区域划分、报警类型配置、日志下载、设备测试等。 Web配置（煤矿图像智能识别控制系统台软件）：采用Web方式配置系统的摄像机通道、智AI图像识别技术在煤矿的应用矿山工程环境因素识别与评价清单周围空间√√影响居民休息√√定时噪音检测，现场围挡13电的消耗√√能源消耗√√节约原则，控制使用14水的消耗√√能源消耗√√选用环保、污染小的材料15木材的消耗√√资源消耗√√节约原则，控制使用16 矿山工程环境因素识别与评价清单百度文库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