传统矿车装卸作业依赖人工目测判断载货状态，不仅存在误差大、响应慢的问题，还易因超载、欠载导致设备损耗或运输效率低下。矿车载货状态AI识别技术的应用，通过机器视觉与智能算法的深度融合，实现了载货状态的实时监测、智能分析和自动预警，为智慧煤矿运输监管提供了全新解决方案。

一：技术原理：从图像采集到智能判断的全流程

　　矿车载货状态AI识别系统的核心在于通过工业级摄像头、边缘计算终端和深度学习模型的协同运作，构建“感知-分析-决策” 的闭环。其技术流程可分为三个关键环节：

　　图像采集环节采用防爆型高清摄像头，安装于煤矿井口、卸载点等关键位置，通过多角度拍摄矿车装载画面，确保在粉尘、昏暗等复杂环境下仍能捕捉清晰图像。摄像头配备红外补光功能，可适应 24 小时不间断作业场景，每秒采集30帧图像，为后续分析提供充足数据支撑。

　　智能分析环节依赖边缘计算终端的实时处理能力。终端内置轻量化深度学习模型，通过特征提取算法识别矿车轮廓、货物堆积高度、装载密度等关键参数，将图像信息转化为量化数据。例如，模型可精准识别矿车挡板位置与货物顶部的垂直距离，计算实际装载量与额定载重的偏差率，判断结果在50毫秒内输出，满足实时监管需求。

　　决策输出环节通过与煤矿运输管理系统对接，将AI识别结果转化为具体指令：当检测到超载时，系统自动触发声光报警，并向调度中心发送预警信息，禁止矿车驶离装载点；当识别到欠载（装载量低于额定值80%）时，提示装载设备补装，避免空驶浪费运力。

二：核心价值。两重维度破解运输监管痛点

　　矿车载货状态AI识别技术的落地，从效率、安全两个维度重构了煤矿运输管理模式，解决了传统人工监管的固有难题。

　　在效率提升方面，AI 识别实现了装卸作业的“秒级响应”。传统人工检查单辆矿车需30-60秒，而AI系统可同步识别多辆矿车，单辆车处理时间缩短至0.5秒，在井下运输高峰期（每小时 300 辆）可节省近 2 小时的检查时间。某大型煤矿应用数据显示，装载效率提升 23%，日均运输量增加 1200 吨。

　　在安全管控方面，系统通过精准识别超载状态（偏差率≤3%），从源头减少因超载导致的轨道磨损、电机过载等问题。统计显示，应用AI识别后，矿车设备故障率下降40%，因超载引发的安全事故为零。同时，系统可识别货物偏载（左右重量差超过5%），及时提醒调整，避免矿车脱轨风险。

三：实践场景，从井下到地面的全链路监管

　　矿车载货状态AI识别系统的应用贯穿煤矿运输全流程，在不同场景中展现出强大的适配性：

　　井下运输场景中，系统部署于井底车场和主要运输巷道，通过识别矿车装载状态，联动绞车控制系统实现智能调度。当矿车满载时，自动触发绞车启动信号；若检测到超载，绞车锁定并等待调整，避免超载矿车进入提升系统。某煤矿在斜井运输中应用该系统后，提升机运行效率提升18%，设备维护周期延长至原来的1.5 倍。

　　地面卸载场景中，系统安装于卸载站入口，识别矿车实际装载量后，自动将数据同步至卸载设备（如翻车机），提前调整卸载角度和时间。对于未满载的矿车，系统标记并优先安排二次装载，减少空返次数。某矿区应用后，卸载设备待机时间缩短 30%，设备利用率从65% 提升至88%。

　　跨区域调度场景中，系统通过5G网络将识别数据上传至云端管理平台，实现多井口、多采区的集中监控。调度中心可实时查看各区域矿车装载状态，动态调整运输路线，当某一采区出现装载积压时，及时分流至其他采区，平衡全矿运输压力。

　　矿车载货状态AI识别技术的应用，不仅是煤矿运输环节的一次技术革新，更是智慧矿山建设中“数据驱动决策”理念的生动实践。通过将AI识别数据与生产计划、设备管理、安全监测等系统深度融合，煤矿企业正逐步构建全流程智能化的运输体系。