以视频感知为基础，以网络、信息技术为媒介，以人工智能、大数据为技术支撑；构建了全矿井人工智能（AI）监管平台，介绍了平台的总体架构和核心场景；基于整个平台的设计，论述了低样本数据集增强技术、模型训练技术、数据推理与决策、微服务后台开发技术等关键技术。现场应用表明：全矿井人工智能（AI）监管平台的深度学习算法在矿山图像分类方面的准确率达到了90%以上，目标检测方面的准确率达到了80%以上。
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