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煤矿智能开采图像识别技术研究及应用
发布时间: 2025-11-01
基本信息
合作方式：
技术咨询
成果类型：
发明专利,实用新型专利,软件著作权
行业领域：
采矿业,煤炭开采和洗选业
成果介绍
分析了图像识别技术的研究和应用现状，指出了煤矿智能开采图像识别技术研发及应用过程中存在的关键核心问题和现阶段瓶颈问题，从当前以深度学习为主流的A I技术支撑要素——数据、算法、算力3个方面进行总结。在数据方面，分析
如何研究深度学习方法，例如以无监督或弱监督机器学习方法，如何设计训练样本数据库集结构，提升样本数据的质量，实现算法模型鲁棒性构建和推广应用能力。在算法模型方面，分析如何针对深度学习方法框架中不可解释和鲁棒性2个方面的基础性缺陷进行改进，训练构建更加鲁棒的算法模型, 提高模型对对抗攻击的防御能力。在算力方面，分析如何有效协同设计算法模型结构和硬件处理单元结构，提升智能视觉感知精准度和处理效率，在实现针对算法模型推理加速的基础上实现具体场景的落地应用。最后对图像识别技术研发及应用的发展趋势，特别是煤矿智能开采图像识别的技术研发和应用进行分析与展望。
成果亮点
针对图像识别技术研发和应用目前所面临的瓶颈问题，只有处理好煤矿图像识别、人工智能等基础科学问题的长期研究投入与产品快速研发应用的二者关系，加大研发力度，攻克现阶段AI技术3大支撑要素所面临的瓶颈问题。
1）在数据方面，继续扩大构建面向领域的样本数据库集的规模，同时研究深度学习的理论基础，及其无监督机器学习方法，实现机器学习自动标注样本数据的机制，同时获取样本的先验知识即样本的内在语义。
2）在算法模型方面，针对深度学习方法框架中不可解释和鲁棒性差2 个方面的基础性缺陷进行改进。
3）在算力方面，特别是基于边缘终端设备，当计算处理资源比较有限的情况下，如何有效地针对算法模型进行推理加速，提升智能视觉感知精准度和处理效率，实现智能开采的落地应用。
团队介绍
因保密需要，暂不公开。
成果资料
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