1    項目背景介紹

近年來(lái)，煤礦行業(yè)全面貫徹習總書(shū)記“四個(gè)革命、一個(gè)合作”能源安全新戰略理念，深化落實(shí)國家八部委《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導意見(jiàn)》等文件精神，嚴格執行兩級集團關(guān)于智能化建設相關(guān)工作部署，全面密織安全生產(chǎn)防護網(wǎng)。兗礦能源集團股份有限公司下屬的井工煤礦，堅持夯基保安、科技興安、群團筑安，通過(guò)人工智能技術(shù)賦能企業(yè)交出安全“答卷”。

2    項目目標與原則

深圳鯤云信息科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“鯤云科技”）與兗礦能源在前期方案和立項階段經(jīng)過(guò)多次深入調研、交流，確定在風(fēng)險防控體系建立的基礎上，借助鯤云AI視頻分析一體化平臺，分步實(shí)施，構建人機協(xié)同的 AI 視頻分析系統，對礦井全業(yè)務(wù)流程、人員作業(yè)行為、設備運行狀況、環(huán)境狀態(tài)進(jìn)行感知，實(shí)現對關(guān)鍵風(fēng)險智能感知、風(fēng)險快速處置，為礦井布下安全“天網(wǎng)”。該平臺集智能手段和智能系統等新興技術(shù)于一體，助力礦山行業(yè)實(shí)現精細化管理，提高安全生產(chǎn)智能化管理水平，保障一線(xiàn)工作人員的生命安全。

3    項目實(shí)施與應用

3.1項目實(shí)施規劃與應用

（1）運用AI視頻分析提高監管效率

第一步，實(shí)現重要場(chǎng)所攝像頭全覆蓋，同步接入AI 智能管理平臺，形成“AI 視頻識別+人工核查確認”相結合的安全管理模式。

項目采用AI視覺(jué)分析技術(shù)，基于鯤云科技自研可重構數據流架構AI芯片CAISA及其軟硬一體化平臺，在充分利舊的原則考慮下，鯤云科技對井下視頻安監系統布局進(jìn)行優(yōu)化，采用科學(xué)的攝像頭點(diǎn)位布建方案，實(shí)現對重點(diǎn)區域和監管部位的全覆蓋。根據安全生產(chǎn)和業(yè)務(wù)管理需要，鯤云科技在平臺上部署了皮帶跑偏識別、皮帶異物識別、堵煤識別、未佩戴安全帽檢測、工作服識別、禁區人員闖入、煙火識別等算法功能。實(shí)現從源頭預防安全生產(chǎn)事故，并且時(shí)刻準備應對安全事故，同時(shí)又不用過(guò)多的投入人力，甚至更高效率地達成實(shí)時(shí)監測報警的目標，從多維度提升管理效率。

（2）場(chǎng)景化算法再訓練，提升識別精準度

第二步，針對特定場(chǎng)景提供算法訓練，優(yōu)化 AI 智能管理平臺，打造“場(chǎng)景 AI 視頻識別，人工甄別數據”的安全雙確認模式。

由于井下環(huán)境復雜，每座煤礦場(chǎng)景區別較大，鯤云科技為兗礦能源提供了基于其場(chǎng)景的算法再訓練功能，收集實(shí)地場(chǎng)景數據進(jìn)行訓練，不斷提升算法的識別精度，解決了視頻識別終端在安裝位置改變、光照環(huán)境不同等復雜工礦環(huán)境中識別精度不穩定的問(wèn)題，確保交付效果。

經(jīng)過(guò)1個(gè)月的迭代訓練，該項目在采煤工作面、掘進(jìn)工作面、主煤流運輸機工作面等場(chǎng)景部署了10余個(gè)礦山行業(yè)算法，針對輸送機運行環(huán)境設計，通過(guò)專(zhuān)用圖像采集裝置及AI識別算法監測輸送帶撕裂故障，實(shí)現第一時(shí)間報警，減輕運維壓力，提升巡檢效率，最終以95%以上的算法識別精度完成驗收。

3.2 項目創(chuàng )新性

鯤云科技的創(chuàng )新性是基于可重構數據流解決方案中的底層算力AI芯片CAISA（數據流芯片），是一種全新的架構實(shí)現方式，不同于傳統指令集的架構方式，該架構通過(guò)數據流流動(dòng)次序來(lái)控制計算順序，在芯片利用率上實(shí)現了技術(shù)突破，芯片利用率最高能達95.4%。該技術(shù)不依賴(lài)國外先進(jìn)制程實(shí)現量產(chǎn)，依托國內可量產(chǎn)28nm工藝，在芯片成本為1/3的情況下，可提供最高3倍以上的實(shí)測性能，芯片算力性?xún)r(jià)比大幅領(lǐng)先，為企業(yè)落地節省30%以上的AI算力部署成本，提高了煤礦場(chǎng)景中的底層數據感知與邊緣集成、智能分析與決策優(yōu)化能力。為客戶(hù)提供了更具算力性?xún)r(jià)比的芯片產(chǎn)品選擇。

同時(shí)，依托于CAISA架構的高性能特性，自主研發(fā)自動(dòng)編譯工具鏈RainBuilder，實(shí)現端到端自動(dòng)化映射人工智能算法，支持最大化發(fā)揮CAISA架構的性能，保證高軟件應用性。此外CAISA芯片具有良好的通用性，支持所有常用AI算子，通過(guò)數據流網(wǎng)絡(luò )中算子的不同配置和組合，可支持ResNet、YOLO、DeepLab等主流CNN算法，在保證相對于同類(lèi)產(chǎn)品更高性能的基礎上，平臺層能充分發(fā)揮算力和算法聯(lián)合優(yōu)化的技術(shù)優(yōu)勢，提供多層次開(kāi)放API，方便快速集成，在現有的信息化能力手段上，融合視頻AI智能管控，實(shí)現軟硬件相結合的安全生產(chǎn)解決方案。

在算法應用上，通過(guò)后端的AI計算加速，該技術(shù)對化工企業(yè)內多路視頻數據進(jìn)行視覺(jué)智能分析，實(shí)現皮帶跑偏、皮帶異物、煤量等多種算法，基于鯤云科技自主研發(fā)的超百種深度學(xué)習算法，準確率達99%以上；在平臺層采用人工智能圖像識別推理平臺“鯤云星云AI視頻分析平臺”，軟硬件深度結合，支持計算及存儲資源自由拓展，且其他平臺功能模塊使用無(wú)感知。平臺支持云邊協(xié)同架構，支持多計算節點(diǎn)統一管理。平臺內置健康管理服務(wù)，能夠對任務(wù)、服務(wù)狀態(tài)的實(shí)時(shí)健康狀態(tài)進(jìn)行監控，并對異常狀態(tài)的任務(wù)與服務(wù)進(jìn)行自動(dòng)修復，保障任務(wù)正常運行，實(shí)現從芯片到操作平臺、用戶(hù)最終界面的一體化標準解決方案。

同時(shí)，鯤云科技充分利舊降低成本，兼容已有監控系統，基于原有攝像頭進(jìn)行圖像分析，適合批量上線(xiàn)，極大降低部署成本；并提供多層次開(kāi)放API，方便快速集成，在現有的信息化能力手段上，融合視頻AI智能管控，通過(guò)實(shí)時(shí)分析、報表圖表、反饋、提供決策依據和管理依據，讓系統代替部分人工崗位，使管理效率和應急處理效率更高，助力企業(yè)實(shí)現降本增效。

3.3 重點(diǎn)與難點(diǎn)問(wèn)題

礦山開(kāi)采屬于人機密切協(xié)調、生產(chǎn)環(huán)境復雜的重工業(yè)領(lǐng)域，其安全生產(chǎn)管理對應用數字化、智能化技術(shù)有著(zhù)切實(shí)的需求。鯤云科技搭建智慧礦山安全管理平臺，采用AI視頻分析技術(shù)，對礦山生產(chǎn)環(huán)節的人機混合作業(yè)、工人違規違章行為、設備異常狀態(tài)等風(fēng)險進(jìn)行實(shí)時(shí)分析預警，助力礦山行業(yè)實(shí)現精細化管理，提高安全生產(chǎn)智能化管理水平，保障一線(xiàn)工作人員的生命安全。

結合CAISA芯片提供的算力基礎，該項目在運行過(guò)程中，實(shí)現視頻分析識別延遲3s以?xún)?，報警準確率達99%以上，單服務(wù)器Callback向外推送事件的能力可達每秒1000+事件，助力提升兗礦能源安全管理運營(yíng)效率，降低事故發(fā)生頻率。

4    效益分析

結合CAISA芯片提供的算力基礎，該項目在運行過(guò)程中，實(shí)現視頻分析識別延遲3ms以?xún)?，報警準確率達99%以上，單服務(wù)器Callback向外推送事件的能力可達每秒1000+事件，助力提升施工現場(chǎng)安全管理運營(yíng)效率，降低事故發(fā)生頻率，提高生產(chǎn)運營(yíng)質(zhì)量。

鯤云科技提供的AI視頻分析方案解決了兗礦能源值班人員長(cháng)時(shí)間保持警覺(jué)容易視覺(jué)疲勞， 難以“面面俱到”的問(wèn)題，改變了傳統人盯人局面，安全隱患大幅下降，提高了安全生產(chǎn)水平，保障工人生命安全同時(shí)降低了生產(chǎn)和管理成本。項目同時(shí)完成了主煤流工作流程的智能化改造，有效提升噸煤生產(chǎn)效率，降低了煤炭生產(chǎn)成本。

傳送帶跑偏識別

傳送帶異物識別

下料口堵煤識別

異常情況報警查詢(xún)界面

在深圳鯤云信息科技有限公司智能視頻分析技術(shù)的助力下，兗礦能源于2023年完成煤礦安全生產(chǎn)管理視頻智能化建設，實(shí)現安全隱患智能預警，進(jìn)一步提升了煤礦智能化管理水平，保障了煤礦生產(chǎn)安全，為井下高危場(chǎng)所的少人操作、井下固定崗位無(wú)人值守與遠程監控提供技術(shù)保障，減人提效，保障工人生命安全同時(shí)降低了生產(chǎn)和管理成本。