摘要
本发明属于煤矿安全工程技术及人工智能技术领域,公开了一种用于可摘挂猴车人员乘坐距离不足检测方法,具体技术方案为:通过选择井下运输系统中的不同区域和条件进行数据采集;去噪处理和数据增强,对图像进行归一化和标准化处理;使用标注工具labelimg进行图像标注;将标注好的数据集按照比例7:2:1拆分为训练集、验证集和测试集;确定网络结构并选择训练超参数,选择YOLOv5网络结构,通过网格搜索方式选择最优值;检测结果后处理与警报触发;本发明充分结合了人工智能、深度学习以及先进的图像处理技术,构建了一种高效、智能的监测系统,能够在复杂的井下环境中实现精准的人员监测。
技术关键词
井下运输系统
网络结构
煤矿安全工程技术
标注工具
猴车
超参数
数据
图像像素
损失函数优化
训练集
直方图均衡化
置信度阈值
算法
图像处理技术
人工智能技术
警报系统
图像增强
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轴箱振动加速度
高速列车车轮
粗糙度
识别方法
神经网络结构
金属管道内壁
上采样
图片
特征提取网络
金属管道缺陷
跌倒检测方法
日常生活活动
卷积神经网络模型
惯性传感器数据
可穿戴设备
特征融合网络
特征提取网络
融合特征
检测头
分类特征