智慧礦山作為礦山工業的重要發展方向，AI算法的應用正逐漸改變傳統的礦山生產方式。在智慧礦山中，煤流量檢測是其中一項重要的任務。然而，在煤流量檢測中，是采用等級顯示還是百分比顯示更適合現場呢？

煤流量檢測作為煤礦生產管理中的關鍵環節，對于監測煤礦生產情況和預測未來趨勢具有重要意義。傳統上，煤流量檢測一般采用等級顯示方式，即根據煤的流動速度、均勻程度等因素，將煤流量劃分為幾個等級，比如快速、正常、緩慢等。這種方式簡單明了，易于操作。然而，隨著智慧礦山的發展，越來越多的礦山開始采用百分比顯示方式。

百分比顯示方式將煤流量與總流量進行比較，并以百分比的形式展示，能夠更直觀地了解煤流量占總流量的比例。相比于等級顯示，百分比顯示更能夠反映煤流量的具體情況，提供更準確的數據分析，方便管理人員判斷礦山生產的狀況。特別是在大型煤礦場景下，煤流量的百分比顯示更能夠幫助管理人員迅速了解煤礦生產情況，及時做出調整和決策。

然而，采用百分比顯示方式也存在一些問題。首先，在現場應用中，采集和處理大量的數據是一項挑戰。煤礦生產環境復雜多變，煤流量數據的采集與分析需要具備高效的數據處理和存儲能力。其次，百分比顯示方式對于一些非專業人士來說，可能不夠直觀和易懂。相比之下，等級顯示方式更簡單易用，適用于不同人員層次的操作和理解。

在實際應用中，根據礦山場地和管理需求的不同，可以靈活選擇煤流量的顯示方式。對于小型煤礦場景或者操作人員對數據需求不高的情況，等級顯示方式依然具有一定的優勢。而對于大型煤礦場景或者需要詳細了解煤流量情況的管理人員，百分比顯示方式能夠提供更全面的信息。

綜上所述，煤流量檢測的等級顯示與百分比顯示各有優劣。在智慧礦山中，我們需要根據礦山實際情況和管理需求，靈活選擇合適的顯示方式。無論是等級顯示還是百分比顯示，都是為了更好地監測和管理煤礦生產，實現智慧礦山的目標。

中偉視界礦山版AI盒子包含的算法有：皮帶運行狀態識別（啟停狀態）、運輸帶有無煤識別、煤流量檢測、皮帶跑偏、異物檢測、下料口堵料、井下堆料、提升井堆煤檢測、提升井殘留檢測、輸送機空載識別、傳輸機坐人檢測、行車不行人、佩戴自救器檢測、風門監測、運料車通行識別、工作面刮板機監測、掘進面敲幫問頂監控、護幫板支護監測、人員巡檢、入侵檢測、區域超員預警、未戴安全帽檢測、未穿工作服識別、火焰檢測、離崗睡崗識別、倒地檢測、攝像機遮擋識別、攝像機挪動識別等等算法。

審核編輯 黃宇