我国是一个“富煤缺油少气”的国家，2019年我国能源消耗总量已达48.6亿吨标准煤，随着煤矿产量的不断提升，煤炭生产环节中的管理问题也日益凸显，标准规范缺乏、数据获取不易、监管依靠人力，大量生产数据信息不能数字化，不利于煤矿产量的整体监管。
利用“视频+AI”技术，通过在矿端部署车牌抓拍机实现运煤车辆基础信息的采集，并借助AI开放平台训练多款车仓物料分析算法模型，部署于矿端的AI摄像机，实现对矿端运煤车仓的空车、苫盖、矸石、块煤、精煤等物料的精准识别。
在县局的企业生产监管平台完成对矿端车牌数据和运输物料识别结果数据的整体分类汇总后，通过平台API接口实现与市局煤产量检测系统的对接，进行数据上传，实现矿端、县能源局和市能源局的准三级应用架构，打通煤炭产、运、销业务数据管理流程。
1、提高管理效率
减少人力投入，人员无需过多参与运输行为，只需关注告警信息。
将问题的发现节点提前，有助于快速及时发现违规行为，并能够线上化核对信息。
2、减少经济损失
杜绝装错煤种及过磅舞弊现象，对舞弊行为做事中预警，减少偷盗损失。
杜绝未称重逃逸行为，规范车辆运输行为，减少煤矿企业经济损失。
3、辅助产运销追溯
车牌轨迹信息和车辆物料情况上传后，与运输合同、称重信息等实现关联归档，助力能源局完成煤炭产、运、销数据的精准统计。
典型案例：
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