山西推动井工煤矿视觉识别模型优化迭代

近日，由山西晋云互联科技有限公司牵头，联合山西省能源发展中心、华为公司等企业研究制定的山西省地方标准《井工煤矿人工智能视觉识别技术要求》正式发布。

该标准为井工煤矿人工智能视觉识别建设提供了一套先进、科学且具有指导意义的技术框架，助力煤矿低成本、高效率地开展智能化升级改造，推动人工智能+煤炭行业深度融合，加速煤炭产业整体升级和高质量发展。

该标准定义了“中心—边—端”三级协同技术架构，推动视觉识别模型“边用边学，持续优化”。中心具备煤矿数据治理、AI（人工智能）模型开发能力，以及人工智能算力基础设施，实现视觉识别模型的训练、下发部署、边用边学以及持续提升模型精度和使用效果等目标；边侧具备AI推理、应用编排与推理识别结果集成能力，进行场景部署和基于场景推理应用；端侧部署具备视频数据采集能力的摄像机，宜配备具备AI推理结果响应能力的执行设备，负责数据采集和指令执行。模型在煤矿进行推理应用，同时将异常样本向中心反馈，经过中心不断增量训练和持续优化，使模型推理精准率和召回率等关键指标不断提升，让模型越用越智能。

为验证建设效果，山西晋云互联科技有限公司遴选试点煤矿开展应用场景部署和工程验证工作。经过6个月的测试验证，皮带大块煤、异物、绞车超挂、猴车蹬地等视觉识别模型优化迭代后，识别精准率达95%以上，召回率达90%以上。在煤矿推广该标准，将切实帮助煤矿降低智能化建设试错成本。