Newcrest Mining举行的竞赛产生了一种创新的解决方案,该解决方案使用机器学习来分析历史采矿核心托盘。
作为Newcrest Crowd众包平台的一部分,举行了Get 2 the Core竞赛,目的是为参赛者提供一种算法解决方案,以帮助他们从历史核心托盘图像中获取价值。
对于现代核心托盘摄影,手动识别核心托盘中的裁切标记相对简单,但是由于粉碎,偏移(抛物线)行,照明差和其他因素,历史样本的可变性更大。
参与者的任务是找到一种自动化解决方案,该解决方案考虑了这种可变性,从而减少了所需的工时。最终来自18个团队的获奖者(并获得了10,000美元的奖金)是来自澳大利亚的“ Straight off the Couch”参赛者Jill Adams。
矿业技术公司MICROMINE的珀斯办事处的成员也使用其Mask R-CNN技术参加了此次活动。该公司希望将其结果转换为Geobank数据管理软件。
MICROMINE的Wojciech Slabik说:“我们一直在使用机器学习技术来解决Pitram团队的采矿问题,我们立即注意到,我们也可以将这些方法应用于Newcrest提出的问题。”
郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。