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我國是一個“富煤缺油少氣”的國家,2019年我國能源消耗總量已達48.6億噸標準煤,隨著煤礦產量的不斷提升,煤炭生產環節中的管理問題也日益凸顯,標準規范缺乏、數據獲取不易、監管依靠人力,大量生產數據信息不能數字化,不利于煤礦產量的整體監管。
利用“視頻+AI”技術,通過在礦端部署車牌抓拍機實現運煤車輛基礎信息的采集,并借助AI開放平臺訓練多款車倉物料分析算法模型,部署于礦端的AI攝像機,實現對礦端運煤車倉的空車、苫蓋、矸石、塊煤、精煤等物料的精準識別。
在縣局的企業生產監管平臺完成對礦端車牌數據和運輸物料識別結果數據的整體分類匯總后,通過平臺API接口實現與市局煤產量檢測系統的對接,進行數據上傳,實現礦端、縣能源局和市能源局的準三級應用架構,打通煤炭產、運、銷業務數據管理流程。
1、提高管理效率
減少人力投入,人員無需過多參與運輸行為,只需關注告警信息。
將問題的發現節點提前,有助于快速及時發現違規行為,并能夠線上化核對信息。
2、減少經濟損失
杜絕裝錯煤種及過磅舞弊現象,對舞弊行為做事中預警,減少偷盜損失。
杜絕未稱重逃逸行為,規范車輛運輸行為,減少煤礦企業經濟損失。
3、輔助產運銷追溯
車牌軌跡信息和車輛物料情況上傳后,與運輸合同、稱重信息等實現關聯歸檔,助力能源局完成煤炭產、運、銷數據的精準統計。
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