煤矿井下作业环境复杂，存在各种潜在的安全风险，其中矿井下作业人员的安全帽佩戴情况是保障安全的重要一环。为了提升煤矿安全管理的智能化水平，科研人员创建了专门针对煤矿井下场景的数据集，特别是针对煤矿工人佩戴安全帽的情况，以及钻场钻机设备的监测。这一数据集采用了Pascal VOC格式与YOLO格式两种通用的数据标注形式，包含了超过七万张标注图片，旨在通过计算机视觉技术，特别是深度学习方法，实现对矿井下作业场景中安全帽佩戴情况的自动检测，以及钻机卡盘等关键设备的监测。 该数据集包含了70677张图片，每张图片均配有对应的标注信息，标注文件包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。图片分辨率统一为1280x720，覆盖了五种类别的目标，分别为安全帽、煤矿工人、夹持器、钻杆以及钻机卡盘。这些类别分别用中文和英文表示，其中“anquanmao”对应“安全帽”，“gongren”对应“煤矿工人”，“jiachiqi”对应“夹持器”，“zuangan”对应“钻杆”，“zuanjikapan”对应“钻机卡盘”。每个类别都进行了详细的矩形框标注，分别统计出各类别在数据集中所占的框数。例如，“安全帽”标注的框数为31118个，“煤矿工人”标注的框数为39479个，其他类别也有相应的标注数量。 在标注过程中，科研人员使用了名为labelImg的标注工具，这是一种广泛应用于目标检测任务的图像标注工具。对于标注规则，采用了矩形框标注方法，简单直观地对目标类别进行了框选，框选的矩形框精确地覆盖了目标对象。 此外，数据集的制作者也强调了数据集的使用目的，即仅作为提供准确合理标注图片的工具，不包含对最终训练模型或权重文件精度的任何保证。虽然不提供任何关于模型精度的保证，但是数据集的详细和规范的标注为研究人员提供了一个高质量的研究基础，可以应用在深度学习、计算机视觉以及自动化检测等多个领域，以改善矿井作业的安全性，从而有效地预防矿难事故的发生。 重要的是，对于此类数据集的使用，研究者和开发者应当遵守相关的法律和道德标准，确保数据集的应用不会侵犯个人隐私和知识产权，并且不应对真实世界中的作业安全产生负面影响。实际应用中，这套数据集结合相应的图像识别与检测算法，可以大大降低人工监督的工作量，为煤矿井下的作业安全提供实时的智能监测支持。 与此同时，这套数据集的发布也反映了当前机器学习、计算机视觉技术在工业安全领域的应用趋势。随着技术的持续进步，未来有望在矿井监控、自动化巡检、异常事件预测等多方面发挥更大作用，提高矿井工作的自动化与智能化水平，从根本上保障矿工的安全和提高矿井生产效率。

为研究煤矿工人安全行为影响因素的相互关系,通过文献研究和专家访谈方法,从个人、班组、组织和环境4个方面进行分析,构建了对煤矿工人行为方式有关键影响的因素体系。运用DEMATEL方法分析了每个影响因素的影响度、被影响度、原因度和中心度,并形成影响因素四分图。结果表明,组织安全氛围和组织安全制度是煤矿工人行为方式的主要影响因子,领导对安全的态度和安全教育是其原因因子,管理者的行为方式对组织安全业绩有较大影响。进而根据分析结果从宏观、中观和微观3个层面提出改善工人行为安全的对策措施,为煤矿企业提高安全管理水平提供理论依据和技术参考。

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