核心观点 - 首钢矿业公司马城项目通过部署一系列自研AI应用，实现了井下运输、巡检、安全管理等关键环节的智能化与无人化，显著提升了生产安全与运营效率，为大型地采矿山数字化转型提供了实践范例 [1][5] 井下运输智能化 - 通过安装高位背风摄像头、在AI模型中集成图像去雾与粉尘噪声过滤模块，解决了井下高粉尘潮湿环境导致的图像模糊问题，实现了对轨道、道岔等关键部位的实时动态监测 [1] - 采用“真实场景采集+模拟场景生成”系统积累多样化样本，提升了AI模型的泛化能力与检测质量 [1] - 电机车应用雷达与视觉融合技术，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，提升了运输安全性 [2] - 车厢车缝识别系统可同步识别车号与车缝，禁止超阈值矿车装矿，推动井下运输实现无人运行 [2] - 在“AI轨道检测工”助力下，电机车实现了自主运行 [2] 皮带运输线智能巡检 - “AI皮带巡检工”集识别、预警、控制于一体，实现24小时不间断巡检，推动运输系统从“人工值守”迈入“智能无人”阶段 [3] - 在井下720米和1060米等皮带机的除铁器区域，AI检测模块实现实时盯防，发现超长超宽异物吸附立即报警，避免了异物划伤皮带 [3] - 通过高清摄像机与AI系统联动，超标大块物料一出现即触发停机，从源头杜绝了堵料卡滞事故 [3] - “AI巡检工”能有效应对皮带跑偏隐患，上岗后皮带划伤和设备故障发生率显著下降，维护效率大幅提升 [3] 入井安全管理智能化 - 在副井井口加装高清智能摄像机，搭建全流程覆盖的AI视频识别系统，实现对安全帽、安全服、定位标签等入井必备劳保用品的全方位识别 [4] - 通过迭代AI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，即便人员穿戴不规范也能通过多维度特征辅助判断，大幅提升了识别精准度 [4] - 系统可即时拦截未佩戴定位标签的入井人员并触发声光报警，标志着入井安全管理迈入智能化、精细化新阶段 [3][4] 智能化转型成效 - “AI工友”已融入矿山各环节，成为井下电机车轨道的无人检查工、闸机口安全检查员以及安全运行的中枢指挥官 [5] - AI技术如同数字化矿山建设的“催化剂”，推动矿山管理从“粗放式、高风险”向“智能化、安全化”转型 [5]