人工智能科技进步奖一等奖（2020年度）：面向煤矿大规模人群协同疏导的智能移动终端软件设计与开发

 为贯彻落实《关于进一步鼓励和规范山东省社会力量设立科学技术奖的指导意见》（鲁科字〔2018〕129号）和《山东省深化科技奖励制度改革方案》（鲁科字〔2018〕124号）的要求，推动山东省人工智能学术研究和产业进步，山东省人工智能学会开展了山东省人工智能科学技术奖评选工作，迄今已成功举办两届，受到省内外人工智能研究者的广泛关注。为更好展示我省人工智能科技工作者的风采，带动更多高水平研究成果的产出，作为山东省人工智能学会“全国科技工作者日”系列活动之一，我们将对历届获奖成果和获奖科技工作者进行宣介，欢迎大家关注。

成果简介

 安全应急智能化管理是安全科学领域重要组成部分，安全问题已经成为影响一个企业发展的重要因素，我国矿山数量大、分布广泛、管理松散，并且存在部分矿山开采不正规、安全生产投入不充足等问题，企业安全管理不能跟上产业规模的发展，给矿山安全生产造成了极大的压力，也造成了矿山事故的频繁发生。当矿山突发事故时，有效的应急救援对于减少人员伤亡、降低财产损失具有重要意义。虽然许多矿山已经建立了矿山信息管理和安全监控系统，但是这些系统的功能仅局限于对矿山地图的展示和查询。需要以井下突发事故的大规模人群有效疏导为最优目标，融合井下传感器、监控设备、井下人员等协同信息反馈机制与融合技术构建基于多源信息融合的巷道网络拓扑结构动态演进模型，实现应急协同疏导路线动态优化及应急协同疏导路线人员分流技术，形成面向井下大规模人群的智能应急导航软件平台。

 本项目属人工智能与安全科学的交叉应用研究。项目从实际的应用角度将“通行时间最短”“个人路径最优”的问题扩展为“安全性最高、通行时间最短”、“大规模人群协同、全局最优”的紧急避险路径问题，本项目以研究多渠道的协同信息反馈机制和融合技术;实现应急协同疏导逃生路径动态优化模型和人员分流算法为关键技术。设计并开发井下大规模人员逃生智能导航软件平台，实现多终端下的实时、准确地指导相关人员紧急撤离危险区域，以帮助大规模人群的协同疏导。

 本项目的主要内容和关键技术包括：

 面向井下传感器、监控设备、井下人员等多源信息协同感知、反馈机制与融合技术研究;基于多源信息融合的巷道网络拓扑结构动态演进模型研究;应急协同疏导路线动态优化及大规模人群应急协同疏导路线人员分流技术研究;基于GIS的应急协同疏导路线动态优化模型的实现;基于移动终端的应急协同疏导导航软件演示系统的设计与开发。本项目提出了大规模人群应急疏导分流算法和最优逃生路径优化算法，实现了大规模人群应急导航从个体最优到全局最优的目标。构建了大规模人群疏导及具有协同预警功能的智能移动终端逃生导航平台，并取得了丰富的理论突破，发表了15篇高质量的学术论文，这些论文的发表带动了基础理论的深入研究，同时，截止到2019年12月31日，本项目的理论研究共被他人引用100多次，其中包括Webofscience所有数据库引用50余次，Scopus数据库引用50余次。这些他引的数据表明，本项目的理论研究已经得到了一定的认可和采纳。获得授权发明专利6项，获批6项软件著作权。培养了3名博士、10名硕士。同时，本项目也取得了良好的应用示范作用和推广。本项目开发的系统已在泰山信息科技有限公司，山东永恒电子科技有限公司，山东华软金科信息技术有限公司等单位得到采用与示范应用。据应用单位反馈和不完全统计，突发事件造成的经济损失和人员伤亡数量减少20%-30%，应急物资到位的平均时间缩短20-25%，大大提高了应急救援效率。应用单位累计新增产值和节支总额超过3000万元。