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| 基于深度学习的下井人员安全状态快速检测算法研究 | |
| 引用本文： | 翟鑫,李昕.基于深度学习的下井人员安全状态快速检测算法研究[J].河南科技,2021(2):8-11. |
| 作者姓名： | 翟鑫 李昕 |
| 作者单位： | 1.安徽理工大学电气与信息工程学院 |
| 摘 要： | 在矿井生产中,作业环境复杂,安全生产风险较大,而传统的人工安全状态检测存在效率较低、漏检率较高等问题.因此,本文提出了基于卷积神经网络的下井人员安全状态快速检测方法.其间使用YOLOv3网络进行安全帽、工作服、工作鞋的多类别目标识别.试验表明,相比于传统人工检测方法,此算法具备更高的检测效率.在试验中,平均精度均值(m... |
| 关 键 词： | 深度学习 卷积神经网络 矿井生产 安全状态快速检测 |
Study on the Fast Detection Algorithm for the Safety State of Downhole Workers Based on Deep Learning |
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