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矿井下行人的检测算法研究-论文

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简介：
本文探讨了针对矿井内复杂环境下的行人检测技术，提出了一种有效的行人识别算法，旨在提升矿井作业的安全性与效率。 针对井下光照不均匀以及行人特征与背景相似度高等问题导致基于计算机视觉的行人检测技术在煤矿应用面临挑战的情况，本段落提出采用Faster区域卷积神经网络（RCNN）进行井下行人检测。该算法利用区域建议网络（RPN）生成候选区域，并且RPN 与Fast RCNN共享卷积层以提高训练和检测的速度；同时，在图像特征提取过程中使用动态自适应池化方法对不同大小的池化域执行操作，从而提高了检测准确性。实验结果表明，该算法在各种环境下都能有效地识别行人。

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  • 矿井下行人的检测算法研究-论文
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    本文探讨了针对矿井内复杂环境下的行人检测技术，提出了一种有效的行人识别算法，旨在提升矿井作业的安全性与效率。 针对井下光照不均匀以及行人特征与背景相似度高等问题导致基于计算机视觉的行人检测技术在煤矿应用面临挑战的情况，本段落提出采用Faster区域卷积神经网络（RCNN）进行井下行人检测。该算法利用区域建议网络（RPN）生成候选区域，并且RPN 与Fast RCNN共享卷积层以提高训练和检测的速度；同时，在图像特征提取过程中使用动态自适应池化方法对不同大小的池化域执行操作，从而提高了检测准确性。实验结果表明，该算法在各种环境下都能有效地识别行人。
     
  • 关于煤矿井下瓦斯智能巡检机器人的研究与设计.pdf
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    本文档探讨了煤矿井下瓦斯智能巡检机器人的研发过程及设计方案，旨在提升矿井安全监测效率和准确性。 #资源达人分享计划# 这个活动旨在鼓励用户分享各种实用的资源和知识，帮助更多的人获取有价值的信息和技能。参与者可以通过发布文章、教程或经验分享来贡献自己的力量，并与其他成员互动交流，共同成长进步。
     
  • 基于视频技术的矿井行人越界检测系统
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    本系统利用先进的视频监控技术，专为矿井安全设计，通过实时监测和分析，有效预防行人越界事故，提升矿井作业安全性。 为了应对当前矿井行人监测方法中存在的检测准确度不足及报备信息较少的问题，设计了一种基于视频的矿井行人越界检测系统。该系统采用混合高斯背景建模作为基础，并利用先进的行人越界检测算法识别出视频流中运动的人体目标。在此基础上，通过状态缓冲处理计算出行人的越界趋势并判断其具体方向。 实际应用表明，此系统能够实现主动安全监测功能，有效应对灯光闪烁等干扰因素的影响；它能迅速准确地确定行人的位置以及跨越的方向，并且具有良好的稳定性和较高的检测精度。在D1分辨率（720x576像素）和每秒25帧的高清监控条件下，该系统能够实现在线实时处理。
     
  • 基于ACF的目标检测算法研究论文
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    本文深入探讨了基于可变形卷积网络(ACF)的目标检测算法，并对其在不同数据集上的性能进行了评估和优化。通过改进模型结构与参数设置，我们实现了更精确、高效的目标识别能力。 ACF目标检测算法是常用的目标检测方法之一。本段落主要讲述了ACF目标检测的原理。
     
  • 目标检测算法的研究综述（论文）.pdf
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    本论文全面回顾了目标检测算法的发展历程，分析了各类经典和新兴技术的特点与局限性，并展望未来研究趋势。 目标检测是计算机视觉中的一个重要领域，在行人跟踪、车牌识别及无人驾驶等多个应用方面具有重要的研究价值。近年来，随着深度学习技术在图像分类准确度上的显著提升，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。本段落梳理了目标检测算法的发展历程和当前现状，并对其未来进行了展望：总结了传统方法与引入深度学习后的方法之间的演变、改进及不足之处；最后讨论了基于深度学习的目标检测所面临的挑战，并对可能的未来发展路径提出了见解。
     
  • 基于TDOA和AOA的煤矿井下三维定位方法研究
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    本研究探讨了一种结合到达时间差(TDOA)与角度(AOA)技术的新型煤矿井下三维定位方法，旨在提高矿工救援及安全管理中的位置追踪精度。通过优化算法实现高可靠性、低延迟的目标定位，为保障地下作业安全提供关键技术支撑。 为解决煤矿井下现有定位算法精度不足的问题，并考虑到井下的特殊环境条件，提出了一种基于TDOA（到达时间差）和AOA（到达角度）的三维定位算法。该算法通过巷道中的传感器基站测量未知节点发出信号的时间差及不同基站之间的相对角度来确定位置信息。结合这些数据与各基站已知的位置坐标，可以精确计算出未知节点的具体坐标。仿真结果表明，这种基于TDOA和AOA的组合方法能够有效减少噪声干扰和随机误差的影响，从而提高定位精度。
     
  • 行人轮廓的检测算法探究
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    本文深入探讨了行人轮廓检测算法的研究现状与挑战，并提出了一种新颖的方法以提高检测精度和鲁棒性。 针对当前汽车行人避碰系统中行人轮廓检测效果不佳的问题，本段落改进了人形轮廓的检测方法。首先利用数学形态学操作对视频图像进行预处理，接着选用优化后的Canny算子来提取行人的边缘信息，然后采用曲线拟合技术细化和加工行人轮廓，从而获取完整的行人轮廓曲线。这一过程为后续的行人识别与跟踪提供了可靠的基础。实验结果表明，该方法能够有效剔除干扰因素及孤立点，获得较为精确、完整的行人轮廓数据。
     
  • 关于我国煤矿井下地应力参数数据库的研究与构建-论文
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    本文旨在探讨和分析中国煤矿井下地应力参数的现状，并提出一种有效的方法来建立和完善相应的数据库系统，为采矿工程的安全性和高效性提供数据支持。 我们收集了1357条我国煤矿井下的地应力测量数据，其中包括951条水压致裂资料和406条应力解除资料，并在此基础上建立了中国首套煤矿井下地应力参数数据库系统——中国煤矿应力环境数据库。本段落重点介绍了该数据库系统的结构，包括基本的数据类型、主要数据来源、数据库框架与特点以及如何展示地应力分布图等信息。
     
  • 基于MATLAB的人脸目标检测研究论文
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    本文采用MATLAB平台，探讨并实现了一种高效的人脸目标检测方法，旨在提高检测精度和速度。通过实验验证了算法的有效性。 人脸目标检测的MATLAB实现基于图像处理算法，并且没有使用深度学习技术。该方法涵盖了机器视觉的基础知识以及在人脸识别中的应用。
     
  • 行人检测的论文研究——运用深度卷积神经网络方法.pdf
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    本论文聚焦于行人检测技术的研究与应用，采用深度卷积神经网络（DCNN）进行高效准确的人体识别。通过实验分析了多种模型在不同数据集上的表现，为行人检测提供了新的视角和解决方案。 行人检测是目标检测研究与应用中的一个热点问题。当前的行人检测方法主要通过设计有效的特征提取技术来描述行人的特征，并利用分类器进行二分类操作。卷积神经网络作为深度学习的关键组成部分，在图像、语音等领域取得了显著的成功。鉴于人工设计的方法在复杂环境下难以有效表达行人特征，本段落提出采用多层网络构建深度卷积神经网络以提高行人检测的准确性。我们系统地分析了卷积神经网络层数、卷积核大小和特征维数等因素对识别效果的影响，并优化了相关的参数设置。实验结果表明该方法在行人检测方面具有很高的准确率，优于传统的技术方案。