地方标准发布！井工煤矿人工智能建设有“技”可循！

全文要点：

1. 山西晋云互联科技有限公司牵头联合省能源发展中心、华为等研制的山西省地方标准《井工煤矿人工智能视觉识别技术要求》正式发布。

2. 标准为井工煤矿人工智能视觉识别建设提供先进科学的技术框架，助力煤矿低成本高效率智能化升级，推动人工智能+煤炭行业融合及产业高质量发展。

3. 标准定义“中心-边侧-端侧”三级协同技术架构，推动视觉识别模型“边用边学，持续优化”（中心训练、边侧部署推理、端侧采集执行，异常样本反馈中心增量训练以提升精准率和召回率）。

4. 晋云科技遴选试点煤矿验证，6个月测试证实技术可行，优化后的视觉识别模型（如皮带大块煤、异物等）精准率超95%、召回率超90%，满足智能应用并降低试错成本。

5. 晋云科技下一步将协同行业主管部门及头部企业，通过宣贯培训、试点示范等推动标准落地，同时研制更多技术标准，支撑煤炭智能化转型及安全高效智能化矿山建设。

JINYUN

近日，由山西晋云互联科技有限公司牵头联合省能源发展中心、华为、精英、联通产互等头部企业研制的山西省地方标准《井工煤矿人工智能视觉识别技术要求》正式发布

标准为井工煤矿人工智能视觉识别建设提供一套先进、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

标准根据当前人工智能机器学习的底层逻辑，定义了中心”三级协同技术架构，真正地推动视觉识别模型“边用边学，持续优化”。中心训练模型，边侧进行部署和基于场景推理应用，端侧负责数据采集和指令执行。模型在煤矿推理应用，同时将异常样本向中心反馈，经过中心不断地增量训练和持续优化，模型推理的精准率和召回率等关键指标不断提升，模型“越用越智能”

为验证建设效果，晋云科技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，证实了技术可行且行之有效，在验证中，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，精准率达95%以上，召回率达90%以上，能够极大地满足煤矿智能应用。在煤矿开展标准推广，将切实帮助煤矿降低智能化建设试错成本

下一步晋云科技将协同行业主管部门及行业头部企业，强化企业联动与政策支持，通过宣贯培训、试点示范、应用评估等方式，全面推动该地方标准落地实施。同时，研制更多先进、实用的技术标准，为煤炭行业智能化转型注入强劲动能，为构建安全高效智能化矿山提供坚实技术支撑。

附件：井工煤矿人工智能视觉识别技术要求.pdf

• 稿件来源：技术运营部

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JINYUN｜晋云科技

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