井下复杂环境人员重识别研究

来源 :工矿自动化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:goddesslee
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
对煤矿井下视频监控中的人员身份进行智能识别,对提高人员监管效率、减少安全事故发生具有重要意义。受井下环境复杂、视频监控设备性能局限性影响,井下视频监控图像存在分辨率低、遮挡、背景干扰等问题,导致井下人员间差异性较小,人员重识别准确率低。针对上述问题,提出了一种基于通道注意力和距离度量的网络结构,并将其用于井下复杂环境人员重识别。针对监控图像中人员与背景不易区分的问题,在骨干网络中引入通道注意力模块,使其更加关注人员的前景特征而抑制背景信息,并将骨干网络最后一层输出的特征图大小扩大1倍,以获得更多的细粒度特
其他文献
煤矿输送带修复点也是易损点,对其准确定位并开展性能监测是输送带健康状态监测的重点.采用高频射频识别技术,基于本安设计准则,研发了煤矿输送带修复点状态监测系统.信息录
基于我国煤矿智能化发展现状,提出了“一朵云+一张融合网+三级平台+N个应用模块”的智能化煤矿建设总体技术架构,分析了基于微服务架构的智能化综合管控平台构建思路,形成技
针对目前矿井外因火灾监测方法大都没有火源定位功能的问题,提出了基于双目视觉的矿井外因火灾感知与定位方法。在有电缆、胶带和机电设备的巷道、硐室及采掘工作面多点设置矿用可见光双目摄像机或近红外双目摄像机,采集监控区域图像;对采集到的图像进行预处理,通过阈值分割得到二值化图像;计算图像中的圆形度、矩形度和尖角数量,根据圆形度、矩形度和尖角数量对图像进行火焰识别,若图像检测区域有火焰,发出火灾报警信号,并融合温度、烟雾、二氧化碳、一氧化碳、氧气和红外传感器信息,提高报警准确性;通过矿用可见光双目摄像机或近红外双目
目前智慧煤矿边缘计算中的任务分配大多采用集中式分配算法,划分任务优先级时考虑的因素较单一,且未考虑煤矿网络拓扑的窄长型特征.针对该问题,结合煤矿场景下任务的特点,提
针对智能矿山的数据获取基于泛在感知、离不开工业物联网和大数据的基础技术支撑的情况,分析了煤矿自动化与监测监控数据采集技术及平台现状,即感知节点缺乏身份标志、数据无法共享、系统维护困难、系统软件烟窗式建设、数据融合困难等。提出了一种基于工业物联网的智能矿山基础信息采集流程与关键技术,涉及低功耗泛在感知技术、感知节点身份标志与数据共享技术、长时间免维护技术、数据分级交互与融合技术等;在此基础上提出了基于私有云部署的智能矿山基础信息平台结构和设计理念,只需1套基于微服务技术的分布式软件平台即可解决全矿井各类自动
为解决大采深综采工作面无煤柱沿空留巷围岩稳定性问题,通过对充填体切断和支护顶板动力学过程进行理论分析,得出了充填体抗压强度22 MPa条件下,宽度不小于2.4 m;采用FLAC3D
以掘进机并联工作臂为研究对象,基于机器人拓扑结构设计了一种可以实现一平移两转动三自由度的新型并联机构3-UPU/RPR.对该机构的方位特征集和运动自由度进行综合分析,并运用
数据中台是智能煤矿建设的数据底座,是煤矿大数据应用的基础。提出了包含数据汇聚、数据开发、数据存储、数据资产管理、数据服务等的智能煤矿数据中台建设思路;设计了智能煤矿数据中台架构,分析了数据中台的数据标准规范、大数据基础支撑、数据汇聚、数据开发、数据资源池、数据资产管理、数据服务、运维保障等功能模块;探讨了建设智能煤矿数据中台过程中高并发低时延数据处理、数据分级分类存储、数据治理、基于大数据的煤矿灾害风险模型构建等关键技术的解决方案。应用表明,智能煤矿数据中台实现了数据汇聚、数据开发,以及各类感知数据、基础
通过检测识别图像中的灭点位置可用来辅助矿井巷道移动机器人进行自主导航。针对现有的灭点检测方法在光照条件差、结构化信息不足的矿井巷道场景下误差较大的问题,提出了一种矿井巷道复杂场景灭点检测方法。首先,对图像进行缩小、滤波、灰度化等预处理,以大幅减少计算量,较好地保留直线特征;然后,采用直线检测算法对图像进行直线检测,引入直线长度阈值和平均梯度约束分别剔除长度小的干扰直线和图像中由阴影产生的干扰直线,
齿轮修形能够有效改善重载齿轮的啮合状况,提出一种齿廓修形设计的新方法,建立了修形齿廓的参数方程;基于Romax软件对齿轮进行轮齿接触分析,对修形前后齿面载荷分布情况及传