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我国金属矿山智慧化转型实践与展望
被引量：
5
1
作者
柳小波
丛峰武
+4 位作者
张宝金
马新博
陈晓云
张兴帆
王连成
《金属矿山》
北大核心
2025年第5期1-16,共16页
矿产资源安全供给是实现我国高质量发展和国际竞争力提升的重要保障。然而,由于我国部分关键矿产资源先天禀赋不足,致使对外依存度居高不下,严重威胁了国内资源安全。随着新一代智能技术的快速革新,智慧矿山建设不仅有助于实现行业转型...
矿产资源安全供给是实现我国高质量发展和国际竞争力提升的重要保障。然而,由于我国部分关键矿产资源先天禀赋不足,致使对外依存度居高不下,严重威胁了国内资源安全。随着新一代智能技术的快速革新,智慧矿山建设不仅有助于实现行业转型升级,更是成为破解我国矿产资源开发利用瓶颈的关键途径。在此背景下,深入研究智慧矿山的理论体系,持续探索其创新模式,不断推动智能技术与传统矿业工艺的深度融合,对于建设更加安全、高效和环保的矿山具有重大意义。针对当前我国金属矿山高质量、可持续发展面临的多重挑战和新机遇,提出了智慧化转型是打造矿山行业新质生产力的必由之路,资源战略引领、管理创新驱动、技术智慧赋能三位一体是推动智慧化转型的必要保障,并建立了以点突破(技术瓶颈攻关)、线联动(矿石流、信息流、能量流协同优化)、面覆盖(矿业新生态数智赋能)为代表的3个阶段的智慧矿山建设创新模式。同时结合本研究团队与鞍钢矿业利用深度学习、数字孪生等技术在采矿作业无人化、地质资源数字化等方面研究和实践成果,以鞍钢某地下金属矿山为例,对其“点—线—面”创新模式下智慧化建设过程中的总体架构、具体措施和实施效果进行了深入剖析。最后分别在企业、行业和国家层面对我国金属矿山智慧化转型进行了展望,认为未来应聚焦于通过数智赋能促进矿山企业实现更高层次的安全、低碳和高效开采,全面推进矿山行业的跨界融合和智慧新生态建设,打造矿山行业新质生产力,共同践行国家高质量可持续发展战略规划。
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关键词
金属矿山
新质生产力
智慧矿山
矿山革新
建设路径
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职称材料
基于SCI-YOLOv8的井下无人电机车低照度目标检测技术
被引量：
4
2
作者
雷杨
何江
+3 位作者
秦丽杰
何文轩
纪雅溟
柳小波
《金属矿山》
北大核心
2025年第2期172-179,共8页
在井下电机车无人驾驶障碍物检测任务中,由于光照不均、粉尘等因素的影响,电机车障碍物图像目标检测系统会出现提取目标特征困难、目标识别精度降低等问题,易导致障碍物误检和漏检。针对上述问题,提出一种基于SCI-YOLOv8的低照度目标检...
在井下电机车无人驾驶障碍物检测任务中,由于光照不均、粉尘等因素的影响,电机车障碍物图像目标检测系统会出现提取目标特征困难、目标识别精度降低等问题,易导致障碍物误检和漏检。针对上述问题,提出一种基于SCI-YOLOv8的低照度目标检测算法,将SCINet自校正照明网络与YOLOv8目标检测算法相融合,使YOLOv8算法更有利于低光照目标检测。并将LSKA注意力机制嵌入到YOLOv8网络中Head部分C2f的末端,降低计算和内存成本的同时,保持了高效的图像处理能力。实验结果表明,本研究所提出的算法在公共低光数据集Exdark目标检测中,mAP@50为57.7%,mAP@50∶95为35.4%。相较于原始YOLOv8目标检测算法mAP@50提高了1个百分点,mAP@50∶95提高了1.4个百分点。在井下低光数据集LLP目标检测中,SCI-YOLOv8模型的mAP@50达到97.3%,mAP@50∶95为68.2%,相较于原始模型分别提高了3.4个百分点和8.6个百分点。本研究所提出的SCI-YOLOv8算法在低光场景的目标检测中具有优越性,能满足井下低光场景的目标检测任务要求,为井下电机车安全、高效、智能运行提供了技术支撑。
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关键词
YOLOv8
行人检测
注意力机制
低照度
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职称材料
题名
我国金属矿山智慧化转型实践与展望
被引量：
5
1
作者
柳小波
丛峰武
张宝金
马新博
陈晓云
张兴帆
王连成
机构
辽宁科技大学智慧矿山研究院
北京
科技
大学
矿产
研究院
鞍钢集团矿业有限公司
东北
大学
资源与土木工程学院
北京
科技
大学
土木与资源工程学院
出处
《金属矿山》
北大核心
2025年第5期1-16,共16页
基金
国家自然科学基金项目(编号:52474172)。
文摘
矿产资源安全供给是实现我国高质量发展和国际竞争力提升的重要保障。然而,由于我国部分关键矿产资源先天禀赋不足,致使对外依存度居高不下,严重威胁了国内资源安全。随着新一代智能技术的快速革新,智慧矿山建设不仅有助于实现行业转型升级,更是成为破解我国矿产资源开发利用瓶颈的关键途径。在此背景下,深入研究智慧矿山的理论体系,持续探索其创新模式,不断推动智能技术与传统矿业工艺的深度融合,对于建设更加安全、高效和环保的矿山具有重大意义。针对当前我国金属矿山高质量、可持续发展面临的多重挑战和新机遇,提出了智慧化转型是打造矿山行业新质生产力的必由之路,资源战略引领、管理创新驱动、技术智慧赋能三位一体是推动智慧化转型的必要保障,并建立了以点突破(技术瓶颈攻关)、线联动(矿石流、信息流、能量流协同优化)、面覆盖(矿业新生态数智赋能)为代表的3个阶段的智慧矿山建设创新模式。同时结合本研究团队与鞍钢矿业利用深度学习、数字孪生等技术在采矿作业无人化、地质资源数字化等方面研究和实践成果,以鞍钢某地下金属矿山为例,对其“点—线—面”创新模式下智慧化建设过程中的总体架构、具体措施和实施效果进行了深入剖析。最后分别在企业、行业和国家层面对我国金属矿山智慧化转型进行了展望,认为未来应聚焦于通过数智赋能促进矿山企业实现更高层次的安全、低碳和高效开采,全面推进矿山行业的跨界融合和智慧新生态建设,打造矿山行业新质生产力,共同践行国家高质量可持续发展战略规划。
关键词
金属矿山
新质生产力
智慧矿山
矿山革新
建设路径
Keywords
metal mine
new quality productivity
intelligent mine
mine innovation
construction path
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于SCI-YOLOv8的井下无人电机车低照度目标检测技术
被引量：
4
2
作者
雷杨
何江
秦丽杰
何文轩
纪雅溟
柳小波
机构
中国矿产资源集团有限公司
北京
科技
大学
土木与资源工程学院
辽宁
省冶金地质四〇二队有限责任公司
鞍钢集团矿业有限公司
辽宁科技大学智慧矿山研究院
出处
《金属矿山》
北大核心
2025年第2期172-179,共8页
基金
国家自然科学基金项目(编号:52474172)。
文摘
在井下电机车无人驾驶障碍物检测任务中,由于光照不均、粉尘等因素的影响,电机车障碍物图像目标检测系统会出现提取目标特征困难、目标识别精度降低等问题,易导致障碍物误检和漏检。针对上述问题,提出一种基于SCI-YOLOv8的低照度目标检测算法,将SCINet自校正照明网络与YOLOv8目标检测算法相融合,使YOLOv8算法更有利于低光照目标检测。并将LSKA注意力机制嵌入到YOLOv8网络中Head部分C2f的末端,降低计算和内存成本的同时,保持了高效的图像处理能力。实验结果表明,本研究所提出的算法在公共低光数据集Exdark目标检测中,mAP@50为57.7%,mAP@50∶95为35.4%。相较于原始YOLOv8目标检测算法mAP@50提高了1个百分点,mAP@50∶95提高了1.4个百分点。在井下低光数据集LLP目标检测中,SCI-YOLOv8模型的mAP@50达到97.3%,mAP@50∶95为68.2%,相较于原始模型分别提高了3.4个百分点和8.6个百分点。本研究所提出的SCI-YOLOv8算法在低光场景的目标检测中具有优越性,能满足井下低光场景的目标检测任务要求,为井下电机车安全、高效、智能运行提供了技术支撑。
关键词
YOLOv8
行人检测
注意力机制
低照度
Keywords
YOLOv8
pedestrian detection
attention mechanism
low illumination
分类号
TD676 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
我国金属矿山智慧化转型实践与展望
柳小波
丛峰武
张宝金
马新博
陈晓云
张兴帆
王连成
《金属矿山》
北大核心
2025
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SCI-YOLOv8的井下无人电机车低照度目标检测技术
雷杨
何江
秦丽杰
何文轩
纪雅溟
柳小波
《金属矿山》
北大核心
2025
4
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职称材料
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