ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】针对井工煤矿的井下运输系统在复杂环境中面临效率低下、安全隐患多等问题，传统运输方式已难以满足现代化煤矿的需求，本文提出将人工智能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）视觉技术应用于井工煤矿井下新型辅助运输系统中，通过环境感知、货物识别、路径规划和故障检测等关键技术，实现运输过程的智能化和高效化。 案例分析表明：ＡＩ 视觉技术在环境感知精度、货物识别准确率、路径规划效率和故障检测响应时间等方面均显著优于传统技术，同时降低了运行成本，提升了生产效率，为煤矿智能化运输提供了理论支持和实践参考，具有重要的工程应用价值。
