针对标准尺度不变特征变换(SIFT)算法存在搜索视觉图像中关键点出现计算冗余和目标识别实时性差的问题,提出了一种改进的SIFT算法,并将其应用到煤矿救援机器人的环境信息感知和目标识别匹配中。该方法以马氏距离代替标准SIFT算法中的欧氏距离,简化了特征点提取,避免了特征点的误匹配。现场试验结果表明,改进后的SIFT算法提高了煤矿救援机器人对煤矿井下环境目标识别的实时性和目标匹配的准确性,为煤矿救援自主移动机器人实现避障、行走做好了视觉前提。

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通过建立救援队伍人体健康防御体系、健全灾害事故防御体系,建立指挥安全保障体系,确保安全救援,减轻灾害所带来的损失。

针对目前救援人员与井下被困人员之间不能有效通信的问题,提出运用微震监测技术进行井下被困人员求救信号的采集与分析、定位。分析了国内外微震监测技术的研究及应用现状,主要根据分析结果推测岩体发生破坏的程度。利用该技术在对整个矿井的微震监测中能够达到10 m以内的精度;在敲击模拟试验中,能够有效监测到距离某个传感器20 m之内的围岩体、30 m之内的伸入围岩内的锚杆等金属物敲击产生的微震信号。分析认为,将微震监测技术应用到井下被困人员求救信号采集处理方面是可行的。

搜救程序与规范

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这里是计算机专业Springboot2-毕业设计100套之一的应急救援物资管理系统等，希望能对大家有所帮助哦！

该项目使用spring mvc+spring+mybatis框架组合。分为前端和后端两部分，主要功能包括：领养中心，团队活动，领养管理，流浪猫狗管理，志愿者申请，领养列表等。适合喜爱动物的同学，目前流浪猫狗很多，同学可以通过该网站发布需要救助的流浪猫狗信息，便于有爱心的人士收养。

传统目标检测模型采用人工设计的目标特征，造成检测精度较差。基于深度学习的目标检测模型具有较高的检测精度，然而针对实时性和精度要求比较高的煤矿救援机器人应用场合，获取的图像信息较少且目标特征不明显，造成目标检测效果较差。为提高目标检测精度和速度，基于YOLO V3模型提出了一种多尺度特征融合的煤矿救援机器人目标检测模型。该模型主要包括特征提取和特征融合2个模块：特征提取模块采用空洞瓶颈和多尺度卷积获得更加丰富的图像特征信息，增强目标特征表达能力，提高了目标分类精度和检测速度；特征融合模块在特征金字塔中引入空间注意力机制，对含有丰富语义信息的高层特征图和含有丰富位置信息的低层特征图进行有效融合，弥补了高层特征图位置信息表达能力不足的缺点，提高了目标定位精度。将该模型部署在煤矿救援机器人嵌入式NVIDIA Jetson TX2平台上进行灾后环境目标检测实验，检测精度为88.73%，检测速度为28帧/s，满足煤矿救援机器人目标检测的实时性和精度需求。