井下930米运输水平上，满载矿石的电机车在轻车与重车线间自主穿梭，溜井闸门9分钟就能装满13节10立方车厢，驾驶室却空无一人。矿石输送皮带在自研AI大模型视频系统的守护下，不仅能自主调偏，还能对除铁器吸附的异物自动报警……这是首钢矿业公司马城项目生产一线的智能化新场景。
这一切变化的背后，都离不开马城项目新入职的“AI工友”。它们正融入这座大型地采矿山的每个环节，为数字化矿山注入新动能。
赋能井下运输无人化
电机车要想实现无人化运行，首先要解决的就是实现对轨道道轨、道岔等关键部位的实时动态监测。然而井下粉尘高发、潮湿环境会导致镜头起雾，造成掉道检测、道岔岔尖缝隙识别等关键场景的图像模糊不清，一直是轨道实现AI检测的“拦路虎”。针对这一问题，包括多名一线生产人员组成的攻关技术团队一方面将粉尘高发区域的摄像机装于高位支架并调整为背风角度，减少粉尘附着。另一方面在AI模型中加入图像去雾、粉尘噪声过滤模块，优化模糊图像质量。另外，面对特殊样本采集标注难的问题，通过集成“真实场景采集+模拟场景生成”系统，积累多样化样本，提升模型泛化能力，增强摄像头辨识度，提升AI检测质量。
在轨道与电机车智能管控方面，一系列AI应用落地见效：电机车雷达+视觉可识别前方异物并联动控车，溜井下方AI系统能及时发现轨道异物。车厢车缝识别系统可同步识别车号与车缝，超阈值矿车被禁止装矿，大幅提升井下运输安全性与效率，推动无人运行落地。
现如今在“AI轨道检测工”的助力下，电机车实现了自主运行。
守护运输线安全高效运行
“以前每班好几个人围着皮带转，现在‘AI巡检工’24小时不打烊，隐患一冒头就报警”，马城项目皮带运输系统智能化升级项目投用，一位集识别、预警、控制于一体的“AI皮带巡检工”正式上岗，推动运输系统从“人工值守”迈入“智能无人”新阶段。
这套智能系统目前成了马城项目皮带运输线上的“火眼金睛”。在井下720米和1060米等皮带机的除铁器区域，AI检测模块实现了实时盯防，一旦发现超长超宽异物被吸附，立即触发报警，维护人员收到提示后立马精准处置，从而避免了异物划伤皮带。除此之外通过关键皮带的高清摄像机与AI系统联动，超标大块物料刚出现就会触发停机，从源头上杜绝了堵料卡滞事故的发生，有效保障了皮带运输安全。
面对皮带跑偏这一常见隐患，“AI巡检工”同样应对有方。数据显示，“AI巡检工”上岗后，皮带划伤、设备故障发生率显著下降，维护效率大幅度提升，为皮带运输设备的智能化升级提供了鲜活范例。
让入井管理迈入智能阶段
“定位标签未佩戴，禁止入井！”副井井口的闸机前突然响起声光报警，一名未按规定佩戴定位标签的入井人员被AI视频识别系统即时拦截。这一精准高效的处置场景，标志着马城项目入井安全管理正式迈入智能化、精细化的全新阶段。
在此之前，井口安全检查一直是马城项目安全管理中的“老大难”问题。随着井下作业人员增多，人工逐个检查不仅耗时费力，更难以保证监管质量。为破解这一管理困境，技术团队从优化视频检测后台技术入手破解识别难题，通过迭代升级AI识别模型，创新采用“安全帽轮廓+反光条颜色+自救器形状”的多特征融合识别技术，即便遇到人员穿戴不规范的情况，系统也能通过多维度特征的互补验证辅助判断，大幅提升了劳保用品识别的精准度。与此同时，在副井井口加装高清智能摄像机，搭建起全流程覆盖的AI视频识别系统，实现了对安全帽、安全服、定位标签等多类入井必备劳保用品的全方位、无死角识别。
如今，马城项目的“AI工友”不仅是井下电机车轨道的无人检查工，也是铁面无私的闸机口安全检查员，更是地采矿山安全稳顺运行的中枢指挥官。它们如同数字化矿山建设升级的“催化剂”，推动着管理打破技术壁垒，从“粗放式、高风险”向“智能化、安全化”转型。
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