| 场景项目名称 | 主要建设内容 | 需要应用的新技术或新产品 | 建设周期 | 预期成效 | 具体合作介绍 | 拟投入资金 |
| 基于智能AI模型的“无人掘进工作面”关键技术研究 | 基于掘进工作面的实际环境和作业流程，识别并划分出危险区域；研究针对粉尘、烟雾等恶劣环境的图像预处理技术；研究针对掘进场景的多传感器数据融合感知算法，通过摄像头、热成像设备等多模态传感器数据，综合判断人员闯入事件；利用深度学习、机器学习等人工智能技术，开发适用于掘进工作面的电子围栏智能AI模型，实现对人员、设备的实时监测和预警。 | 1.复杂环境下的图像增强技术 2.多模态融合感知技术 3.智能AI模型的开发 |
1年 | (1)复杂环境下人员检测性能：通过图像增强技术以及多源数据融合感知技术，在煤矿掘进工作面的粉尘、低光照等恶劣环境下，系统能够精准地检测到进入预设危险区域的人员。其中，人员检测的综合准确率达到90%，误报率及漏检率低至5%。 (2)实时性设备联动：确保系统具备较高的实时性，满足煤矿作业现场对人员闯入事件的即时响应需求，其中人员检测到设备响应时间≤500ms。 (3)安全性指标：通过电子围栏系统的应用，显著降低掘进工作面的事故发生率，提高作业人员的安全保障水平。 |
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