礦石運(yùn)輸是礦山生產(chǎn)過程中的重要環(huán)節(jié)。隨著發(fā)展，礦區(qū)廣泛應(yīng)用皮帶進(jìn)行運(yùn)輸，但是它的運(yùn)行安全穩(wěn)定與否直接關(guān)系到礦山的產(chǎn)能。
 

近期，在北京舉辦的第一屆全國煤炭行業(yè)礦山AI大模型大賽上，來自山東大學(xué)視覺感知與智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室的團(tuán)隊(duì)基于華為礦山AI大模型建立了皮帶異物識別模型，通過AI技術(shù)代替人工巡檢主運(yùn)輸皮帶及相關(guān)設(shè)備，從而增強(qiáng)煤礦安全管理能力，降低皮帶運(yùn)輸?shù)葏^(qū)域安全事故的發(fā)生概率。

1安全隱患亟需解決

礦山中的主運(yùn)皮帶主要指部署在煤礦井下，從采區(qū)上下山至主井提升系統(tǒng)之間專門負(fù)責(zé)原煤運(yùn)輸?shù)母鳁l皮帶。目前我國絕大多數(shù)井工煤礦主要依托膠帶運(yùn)輸機(jī)來完成煤炭的提升運(yùn)輸任務(wù)。

“由于礦區(qū)生產(chǎn)現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜，煤流中不可避免地?fù)饺脲^桿、刮板、枕木單體支柱、工字鋼、各類鋼板等雜物，給膠帶運(yùn)輸系統(tǒng)帶來較大的隱患。而主運(yùn)皮帶運(yùn)輸管理的穩(wěn)定與否，直接關(guān)系到井下原煤運(yùn)輸?shù)耐〞撑c否。皮帶輸送機(jī)具有運(yùn)輸量大、作業(yè)連續(xù)、運(yùn)輸距離長等特點(diǎn)，由于作業(yè)位置環(huán)境惡劣，皮帶輸送機(jī)在使用過程中容易出現(xiàn)皮帶劃傷、過載等問題。因此，在皮帶輸送機(jī)運(yùn)行過程中需要對皮帶異物進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，以保障皮帶輸送機(jī)安全穩(wěn)定的運(yùn)行。而現(xiàn)階段?？客ㄟ^肉眼觀察監(jiān)控攝像的方式來對皮帶異物進(jìn)行監(jiān)測，但是人工檢測主要是依靠眼力、經(jīng)驗(yàn)、耐心等，對檢測人員的要求很高，并且該方式存在許多弊端，比如人眼檢測容易疲勞，抽檢量少，不同人員不同環(huán)境不同時間下檢測標(biāo)準(zhǔn)不一致等問題。這項(xiàng)技術(shù)實(shí)用且迫切需要發(fā)展。”房體育在采訪中表示。

2異物自動識別報警

針對以上問題，山東大學(xué)視覺感知與智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)借助AI技術(shù)進(jìn)行系列研究。

“我們在煤礦主運(yùn)輸皮帶頂部采用固定點(diǎn)異物識別相機(jī)進(jìn)行智能識別檢測，以此實(shí)現(xiàn)皮帶異物自動識別；同時，對于識別出的異物進(jìn)行差異化分級處理，實(shí)現(xiàn)對各類異物事件信息的精準(zhǔn)控制。我們團(tuán)隊(duì)設(shè)計的項(xiàng)目方案，在煤礦端部署邊緣推理設(shè)備，利用礦上現(xiàn)有的服務(wù)器，接入實(shí)時視頻進(jìn)行異物識別；同時構(gòu)建邊緣管控平臺，對報警數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計、分析、展示；報警時同時上傳對于圖像，由管控平臺進(jìn)行收集，為后續(xù)優(yōu)化模型提供數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)邊用邊學(xué)的效果；該方案上手容易，操作方便，部署簡單，具有很高的市場應(yīng)用推廣意義。并且目前相關(guān)功能已在部分實(shí)際礦井場景中進(jìn)行試運(yùn)行，后續(xù)將進(jìn)行進(jìn)一步市場推廣。”魏致遠(yuǎn)表示。
 

圖片張偉教授帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在新礦實(shí)地考察調(diào)研

3華為礦山AI大模型助力場景應(yīng)用

韓韜在接受記者采訪時表示：“我們團(tuán)隊(duì)在參加第一屆全國煤炭行業(yè)礦山AI大模型大賽前并沒有使用過華為礦山AI大模型的平臺進(jìn)行模型的訓(xùn)練與部署，通過此次比賽體驗(yàn)了在此平臺上從上傳數(shù)據(jù)集，到在線標(biāo)注，再到選擇模型，進(jìn)行在線快速訓(xùn)練與部署，整個流程快速便捷、行云流水。平臺將以往復(fù)雜的處理數(shù)據(jù)集、配置網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練模型參數(shù)以及部署模型等繁瑣復(fù)雜的工作簡化成了一個個流程化操作，讓零基礎(chǔ)的小白也可以通過該平臺快速部署使用AI模型，大大降低了AI的使用門檻，給行業(yè)的開發(fā)帶來了極大的便利。華為礦山AI大模型也帶給我們很大的驚喜，在一個全新的場景下通過短時間的訓(xùn)練就可以達(dá)到如此高的正確率，讓我們體會到了大模型的高精度與強(qiáng)泛化能力。平臺的智能標(biāo)注功能也幫助我們省下了大量數(shù)據(jù)集標(biāo)注的時間，極大減少了人工的工作量。”

除了比賽中必須進(jìn)行的操作，我們還瀏覽了AI Gallery，體驗(yàn)了自動學(xué)習(xí)等功能，進(jìn)一步體會到了平臺為項(xiàng)目開發(fā)提供的大量便利：良好的開源與交流環(huán)境，大量可以直接訂閱使用的現(xiàn)成模型，低門檻的開發(fā)流程與人性化的工具等?？偟膩碚f，比賽的過程固然重要，但相比于比賽本身，這次參賽帶給我們的另一方面收獲是讓我們了解并使用了華為礦山AI大模型以及開發(fā)平臺，實(shí)在地體會到了其帶來的無數(shù)方便之處。在以后的項(xiàng)目開發(fā)或者其他比賽中，我們也會將優(yōu)先將華為礦山AI大模型加入我們的選擇之中。

4依托優(yōu)勢賦能智慧礦山

山東大學(xué)視覺感知與智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)主要從事機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像視頻分析、智能機(jī)器人等領(lǐng)域的研究。近些年，該團(tuán)隊(duì)主要依托于人工智能的學(xué)科優(yōu)勢，專注于將機(jī)器學(xué)習(xí)，計算機(jī)視覺等技術(shù)應(yīng)用于解決礦井內(nèi)部生產(chǎn)作業(yè)的安全智能監(jiān)測問題。

“目前，團(tuán)隊(duì)已基于多模態(tài)視覺融合的技術(shù)思路進(jìn)行了相關(guān)設(shè)備軟硬件開發(fā)，形成了一套完整的礦井智能監(jiān)測系統(tǒng)解決方案。該方案以可見光攝像頭，紅外攝像頭等視覺設(shè)備進(jìn)行礦井作業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)采集，以目標(biāo)檢測，語義分割等深度學(xué)習(xí)進(jìn)行實(shí)際安全監(jiān)測場景的實(shí)時分析識別，以云邊融合，前后端協(xié)同的系統(tǒng)架構(gòu)構(gòu)建了一套功能完備，易于操作的智能監(jiān)測系統(tǒng)?，F(xiàn)階段，團(tuán)隊(duì)已針對礦井場景中光線較弱，場景復(fù)雜，設(shè)備安全要求高等難題提出了相應(yīng)解決方案，在礦井巷道人員危險行為分析，皮帶過溫檢測，皮帶異物檢測以及皮帶本體裂痕檢測等任務(wù)中取得突破，目前相關(guān)功能已在部分實(shí)際礦井場景中進(jìn)行試運(yùn)行。”團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人張偉教授表示。

實(shí)驗(yàn)室在創(chuàng)立之初，就一直專注于計算機(jī)視覺，機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器人控制等領(lǐng)域的理論探索和應(yīng)用落地，目前已在視覺智能感知，機(jī)器人自主決策，智能系統(tǒng)設(shè)計等方法積累了一大批學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)成果。未來，該實(shí)驗(yàn)室希望能把這種技術(shù)優(yōu)勢在礦山智能硬件裝備制造，智能感知系統(tǒng)設(shè)計以及特種機(jī)器人等智能終端的工業(yè)場景落地等方面進(jìn)行進(jìn)一步深耕，為礦山智能化建設(shè)貢獻(xiàn)自己的一份力量。