滿眼生機轉化鈞，天工人巧日爭新。
反觀現狀，礦山安全生產管控體系面臨著許多挑戰。
礦山工作環境相對惡劣、人才緊缺、工作壓力大，導致人為因素造成的安全生產事件時有發生，因此有效加強人員危險行為管控是重點。與此同時礦山作業環境相對負載，設施設備眾多，運行狀態監管上有較大的難度，數據資源眾多，但缺少深度挖掘和關聯分析的應用，利用率較低，對于安全監管不僅難度大還支撐有限。當前礦山的安全管理仍是以人工監管為主，則更多為“事后”響應，無法做到“事前”預測、“事中”預警的情況。
“礦山智能化”既是解決現實需求，更是順應趨勢而為，雖然這是一條充滿挑戰的道路，但總有先行者正在披荊斬棘的開拓。
華為攜手上海云話科技基于CANN(異構計算架構)聯合打造的“智能礦山安全生產管理平臺”，將更便捷和更高效地服務于更多礦山安全生產建設。
CANN是華為針對AI場景推出的異構計算架構，提供了使用底層算力的專用計算語言(Ascend Computing Language，簡稱AscendCL)。兼具了運行管理器，媒體預處理和任務調度管理器等相關接口，同時也預置了NN、Blas等功能豐富的算子庫，幫助開發者更便捷的使用ATC模型轉換工具進行模型轉換。(更詳細的CANN相關信息請參考考：https://www.hiascend.com/zh/software/cann)
不僅如此，從環境搭建到代碼運行、API使用到端到端部署、模型選型到性能優化，昇騰社區CANN專家團通過碼云(Gitee)、論壇、社交群組等多種渠道幫助社區用戶高效閉環問題。在智能礦山項目中，昇騰社區CANN支撐團隊協助用戶快速搭建軟硬件設備環境、支撐部署智能礦山模型并調試通過，并根據需求，定制開發多路視頻流AI并行推理樣例，幫助用戶進行對性能進行充分優化，極致發揮昇騰AI處理器的澎湃算力。
在華為和云話科技團隊通力合作下，推出的智能礦山安全生產感平臺。
智能礦山視覺感知平臺是利用計算機視覺技術，在不需要人為干預的情況下，通過對視頻圖像進行自動分析，實現對業務場景中目標的定位、識別和跟蹤，并在此基礎上分析和判斷目標的行為，即通過端-邊-云架構，實現礦山智能感知-智能認知-智能決策的一站式應用。
智能礦山安全生產感知平臺架構
目前該平臺已具備五大優勢：
l 無需改動現有視頻監控系統，不僅兼容主流攝像頭及監控平臺，同時支持5G攝像頭;
l 支持邊緣計算架構，可大幅降低算力成本;
l 可彈性部署，動態增減攝像頭、按需購買算法進行場景分析;
l 平臺已經接入300路視頻數據，幫助持續優化算法;
l 已支持井下30多個細分場景的專用算法開發。
場景一：人員行為檢測
監控礦井內工作人員的行為軌跡，當人員有揮手求救、摔倒、 多人聚集、快速移動、異常滯留等異常行為時及時預警，降低安全風險，提升安全保障能力。
場景二：違章作業檢測
降低現場操作風險，實時提醒不規范行為增強監管，優化作業規范
場景三：裝備佩戴規則檢測
煤礦安全規程規定井下礦工需全程佩戴安全帽等裝備，疫情期間要求全程佩戴口罩，但現實中時有違規行為，存在嚴重安全隱患，在攝像頭監控的視野范圍內，設置裝備檢測區域，一旦脫帽或口罩立即觸發報警。
(未)佩戴安全帽檢測
場景四：設備運行狀態檢測
主運皮帶檢測，皮帶跑偏、空載、堆煤等智能識別;皮帶坐人、逗留行為監控;皮帶滾筒打滑、撕裂識別;同時可對井下交通信號燈檢測，信號燈故障識別
(皮帶跑偏檢測)
場景五：工作面設備檢測
綜采工作面煤壁片幫智能檢測，通過智能視頻分析技術檢測礦井作業面、巷道側壁變形，破壞脫落等片幫異常及時預警。
采煤機工作時人員靠近檢測(上圖)
采煤機在工作狀態時高速運轉，人員靠近極易發生事故，當檢測到人員違規靠近時及時預警(上圖)
場景六：煤矸石智能檢測
通過物體動態識別算法，安全生產感知平臺實時檢測皮帶上的煤矸石，及時告警，與機器臂等設備聯動，快速抓取移除煤矸石，降低風險和損失。
場景七：環境態勢檢測
監控礦井內環境態勢變化，當有風門開啟、濃煙/霧、火光、積水等狀況及時預警，快速排查風險、啟動應急預案。
(風門開啟檢測)
(礦井煙霧火光檢測)
目前，全國智能礦山的發展和建設已經進入快車道，同時，智能礦山也是AI的最佳應用行業之一。加快煤礦智能化建設步伐，用科技手段推動實現煤礦本質安全、高效運營，讓礦山舊貌換新顏!
更多昇騰CANN應用案例：https://www.hiascend.com/developer/case-studie
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