基于 AI 的矿山整改成效巡查路径动态规划研究

作　　者： 杨桓

摘　　要： 矿山整改巡查任务呈现高频次、多目标、地形复杂等特征，急需高效路径优化手段支撑作业调度。文章研究了AI 驱动的巡查路径动态规划技术，构建整改区块建模方法与空间指标表达体系，设计多目标路径生成、动态障碍检测与路径优化算法，集成系统平台并在典型矿区开展部署测试与成效评估，验证路径效率与识别精度的提升效果，具备显著的工程适应性与推广价值，为矿区数字化整改监管提供技术支撑路径。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-09