中北大学计算机科学与技术学院 在新质生产力赛道上不断展现新作为

　　中北大学计算机科学与技术学院大数据与视觉计算研究所，在弱光环境下进行综采工作面感知、关键设备状态实时监测和云边端一体化三维实景融合等方面，坚持面向学术前沿、面向重大战略需求、面向区域经济社会需求。该研究所以科技创新为产业赋能，以产业需求为导向，技术突破为引领，积极探索产教融合新路径，旨在增强科技创新和社会服务能力，在新质生产力赛道上持续展现新作为。该研究所注重技术创新和应用，致力于为煤炭、石油、天然气等行业提供先进的大数据和人工智能技术，为煤炭企业提供安全、高效、智能的自动化、智能化管理，为石油企业提供全面、准确、及时的地质勘探和监测技术，为天然气企业提供智能、安全、可靠的自动化生产和管理系统。

　　姚晋国技术处处长兼项目负责人，在7月29日的采访中，深入探讨了煤矿安全生产面临的关键问题，并指出这些问题的解决方法已经在云平台上得到了刃迎缕解。针对煤矿安全生产中24小时对井下综采面进行监测和告警、运输皮带智能分析、以及井下作业人员违规行为分析与识别等问题，姚晋国指出，这些问题的解决需要多方面的合作和共同努力。针对24小时对井下综采面进行监测和告警这一问题，姚晋国表示，技术上已经取得了一定的进展。

　　姚晋国所说的云平台是运用大数据和人工智能技术，对煤机装备运行数据进行实时采集和分析，从而实现对设备状态实时监控和故障预警的智能矿山云平台。他解释，该关键技术研究项目应用后，可达成远程监控看得全、远程操控看得准、预警联动看得懂，真正实现以“智”增安、降本。

　　煤矿智能化代表着煤炭先进生产力的发展方向，是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。2021年10月，山西省科技厅聚焦国家重大战略和山西高质量发展需求，凝练形成山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”项目，中北大学牵头揭榜“智能矿山云平台关键技术研究”项目，该校计算机科学与技术学院执行院长、国家级信创现代产业学院执行院长秦品乐成为技术挂帅人。

　　“井下综采工作面存在环境光线照度低、实时感知能力差、关键设备监控手段单一等问题，如果采用国外相应解决方案，不仅成本高，还存在数据安全隐患。”针对这些行业堵点、难点，秦品乐带领团队软硬件齐发力，研发基于国产成像芯片和图像处理芯片，研制微光相机和红外相机，实现环境三维点云、微光和红外图像的融合算法，为基于信创技术的智能综采面数字孪生系统提供有力数据支撑。

　　“立项之后，我们目标明确，聚焦关键技术瓶颈开展科研攻关。”秦品乐介绍，两年多来，团队坚持原创性研发，围绕生产数据“采、传、存、算”等环节，构建基于国产设备和技术的环境感知、实时互联、分布存储、分析决策、动态预测、自主可信的云边端一体化智能矿山云平台，研究成果应用于华晋焦煤有限责任公司沙曲二矿，以实现综采和掘进环境的实时动态感知及工作设备的智能监测、基于国产实时/时序数据库的生产实时监测数据实时存储，以及基于智能矿山云平台数字底座的综采装备智能故障诊断等，为矿山智能开采及产业集群提供核心技术支撑，形成完整的国产自主智能矿山云平台示范体系。

　　智能矿山云平台采用微光、红外摄像头等多模态数据融合技术，有效提升了矿井复杂环境下的安全作业能力。秦品乐告诉记者，关键技术可在粉尘、水雾弥漫等几乎没有光的情况下捕捉到清晰影像，可及时发现矿井中潜在危险，为矿井安全管理工作提供强有力支持。据秦品乐介绍，该技术已经实现了在极低照度的情况下依然能够清晰成像。例如，当光照度仅为10-3lux时，摄像头依然能够捕捉到清晰的影像。这一技术的实现使得即使在粉尘和水雾弥漫的环境中，矿井仍然能够保持安全作业。“可以说，没有阳光也灿烂!”秦品乐表示，通过这项技术，即使在极端恶劣的环境中，矿井仍然能够保持高效和安全。该技术的应用为矿井的安全管理工作提供了强有力的支持，也为矿山行业的发展做出了重要的贡献。