股票实盘杠杆面对特殊样本采集标注难的问题

　　来到首钢矿业公司马城项目，您会看到这样一幅场景：井下930米运输水平上，满载矿石的电机车在轻车与重车线间自主穿梭，溜井闸门9分钟就能装满13节10立方车厢，驾驶室却空无一人。矿石输送皮带在自研AI大模型视频系统的守护下，不仅能自主调偏，还能对除铁器吸附的异物自动报警。副井入口闸机前，系统主动提示下井人员按规定佩戴定位标签与自救器，违规情况即时拦截……

　　电机车无人值守了，效率却倍增了。现场人员减少了，设备运行却更稳顺了。副井、斜坡道闸机口安检人员工作量少了，安全检查却更快捷、更规范了——这一切变化的背后，都离不开马城项目新入职的“AI新工友”。它们正融入这座大型地采矿山的每个环节，为数字化矿山注入新动能。

　　“AI轨道检测工”上岗

　　赋能井下运输无人化

　　电机车要想实现无人化运行，首先要解决的就是实现对轨道道轨、道岔等关键部位的实时动态监测。然而井下粉尘高发、潮湿环境会导致镜头起雾，造成掉道检测、道岔岔尖缝隙识别等关键场景的图像模糊不清，一直是轨道实现AI检测的“拦路虎”。针对这一问题，马城项目成立专门的攻关技术团队双管齐下，一方面将粉尘高发区域的摄像机装于高位支架并调整为背风角度，减少粉尘附着。另一方面在AI模型中加入图像去雾、粉尘噪声过滤模块，优化模糊图像质量。此外，面对特殊样本采集标注难的问题，攻关技术团队通过集成“真实场景采集+模拟场景生成”系统，积累多样化样本，提升模型泛化能力，增强摄像头辨识度，提升AI检测质量。

　　在轨道与电机车智能管控方面，一系列AI应用落地见效：电机车雷达+视觉可识别前方异物并联动控车，溜井下方AI系统能及时发现轨道异物。车厢车缝识别系统可同步识别车号与车缝，超阈值矿车被禁止装矿，大幅提升井下运输安全性与效率，推动无人运行落地。

　　现如今在“AI轨道检测工”的助力下，电机车实现了自主运行。“在井下开了七八年电机车，现在再也不用下井了。”电机车司机刘爽师傅的话语里，满是对这份便捷与安全工作的认可。

　　“AI皮带巡检工”上线

　　守护运输线安全高效运行

　　“以前每班好几个人围着皮带转，现在‘AI巡检工’24小时不打烊，隐患一冒头就报警”，马城项目皮带运输系统智能化升级项目投用，一位集识别、预警、控制于一体的“AI皮带巡检工”正式上岗，推动运输系统从“人工值守”迈入“智能无人”新阶段。

　　这套智能系统目前成了马城项目皮带运输线上的“火眼金睛”。在井下720米和1060米等皮带机的除铁器区域，AI检测模块实现了实时盯防，一旦发现超长超宽异物被吸附，立即触发报警，维护人员收到提示后立马精准处置，从而避免了异物划伤皮带。除此之外通过关键皮带的高清摄像机与AI系统联动，超标大块物料刚出现就会触发停机，从源头上杜绝了堵料卡滞事故的发生，有效保障了皮带运输安全。

　　面对皮带跑偏这一常见隐患，“AI巡检工”同样应对有方。井下皮带机两侧的监测设备通过图像分析精准判断跑偏量，一旦超标，自动调偏装置即刻启动，完成“监测-纠正”闭环自主调偏。计量斗区域的双功能AI算法更是实现了“一盯二”的功能，既能测算装载量防超载欠载，又能监测衬板磨损，磨损超30%或掉落就自动预警，为计量斗的稳定运行和维护打下了坚实的基础。

　　数据显示，“AI巡检工”上岗后，皮带划伤、设备故障发生率显著下降，维护效率大幅度提升，为皮带运输设备的智能化升级提供了鲜活范例。

　　闸机“AI安全检查工”就位

　　让入井管理迈入智能阶段

　　“定位标签未佩戴，禁止入井！”副井井口的闸机前突然响起声光报警，一名未按规定佩戴定位标签的入井人员被AI视频识别系统即时拦截。这一精准高效的处置场景，标志着马城项目入井安全管理正式迈入智能化、精细化的全新阶段。

　　在此之前，井口安全检查一直是马城项目安全管理中的“老大难”问题。随着井下作业人员增多，人工逐个检查不仅耗时费力，更难以保证监管质量。同时，井下人员数量处于动态变化中，早晚入井高峰时段的人员统计更是极易出现误差，这些问题都给井口安全管理带来了不小的挑战。

　　为破解这一管理困境，马城项目设备部技术团队组建专项攻关小组，从优化视频检测后台技术入手破解识别难题，通过迭代升级AI识别模型，创新采用“安全帽轮廓+反光条颜色+自救器形状”的多特征融合识别技术，即便遇到人员穿戴不规范的情况，系统也能通过多维度特征的互补验证辅助判断，大幅提升了劳保用品识别的精准度。与此同时，马城铁矿在副井井口加装高清智能摄像机，搭建起全流程覆盖的AI视频识别系统，实现了对安全帽、安全服、定位标签等多类入井必备劳保用品的全方位、无死角识别。