针对以人为中心的井下视频监控模式存在持续时间受限、多场景同时监视困难、人工监视结果处理不及时等问题,提出了基于深度卷积神经网络的井下人员目标检测方法。首先将输入图片缩放为固定尺寸,通过深度卷积神经网络操作后形成特征图;然后,通过区域建议网络在特征图上形成建议区域,并将建议区域池化为统一大小,送入全连接层进行运算;最后,根据概率分数高低选择最好的建议区域,自动生成需要的目标检测框。测试结果表明,该方法可以成功检测出矿井工作人员的头部目标,准确率达到87.6%。
2023-04-28 17:00:23
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文章结合煤矿安全生产的实际情况,分析了影响煤矿安全生产的各个因素集,利用层次分析法和模糊综合评价法建立了煤矿生产安全评价体系的数学模型。将该数学模型应用在煤矿企业安全生产评价及安全资金投入分配工作中,取得了良好效果,为今后煤矿安全评价及投入工作奠定了基础。
2023-03-29 17:56:25
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针对模拟量传感器的信号输出形式存在多样性的问题,设计了一种基于PIC单片机的本质安全型电流-频率转换电路。该电路采用本质安全电源供电,将模拟量电流信号经高精度采样电阻接地转换为电压信号并送入PIC单片机的A/D采样口,由软件处理后转换为频率信号。实际应用表明,该电路能满足各种电流型传感器方便接入煤矿安全监控系统的需求。
2022-10-17 15:20:24
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针对煤矿生产环境监测问题,设计了一种基于无线传感器网络的实时煤矿安全监测预警系统,给出了系统的总体结构。该系统以MC13213为无线传感器节点核心,对煤矿井下的CO、O2、CH4气体浓度及矿井空气温湿度进行实时采集和监测;以ARM微处理器S3C44B0X为控制核心,利用以太网将数据传输到井上后台系统,后台系统对数据进行分析并对井下环境进行评价,当有危险情况发生时,系统能提前发出报警信息。试验表明,该系统结构简单、运行稳定,可以准确进行煤矿的安全预警预报工作。
2022-06-16 11:03:20
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