أجبرت التضاريس الشاسعة والصعبة لمواقع التعدين حلول أتمتة محددة لصناعة التعدين على ضمان التشغيل المستقل والآمن دون توقف. تتضمن هذه الحلول المحددة أنظمة روبوتية متحركة وأنظمة نقل مستقلة. تقدم هذه الورقة عملية جمع مجموعات البيانات وتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) التي تنظر إليها مرة واحدة فقط (YOLO) من أجل عملية تعدين الخام المستقلة. سيتم التدريب على الشبكات العصبية باستخدام إطار Darknet على صور صناعة تعدين الخام التي ستشمل الجرارات والحفارات بالإضافة إلى العاملين من البشر. تتكون مجموعة البيانات من الصور التي تم جمعها من مواقع التعدين المحلية ومن الصور المجانية عبر الإنترنت. ستساهم نتائج هذا البحث في مجموعة بيانات Google Open Images نظراً لأنه لا يحتوي على أي صور متعلقة بصناعة التعدين على الرغم من احتوائه على أكثر من 9 ملايين صورة للتعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك، فإن امتلاك مجموعة بيانات كافية للتعلم الآلي وتدريب الشبكات العصبية في مجال صناعة التعدين سيمكن الباحثين من التركيز على تحسين حلول الأتمتة بدلاً من الحصول على البيانات
أحمد خميس الغداني و جيه آر راميش كومار، الهندسة الميكانيكية والصناعية ، كلية الهندسة، الجامعة الوطنية للعلوم والتكنولوجيا.