YOLOv2在煤岩智能识别与定位中的应用研究

综采工作面煤层走向复杂，采用“一刀切”的开采方法会加速滚轮截齿的磨损，同时开采效率也大幅降低，对煤岩的精准识别是解决此类问题、实现智能开采的关键。将基于回归方程的深度学习目标检测算法YOLOv2与线性成像模型相结合并通过该算法对井下采集煤岩图像进行了智能识别与定位，同时与Faster R-CNN，SSD对煤岩图像的识别结果进行了对比。结果显示YOLOv2对煤岩的识别精度达到了78%，检测速度达到了63 frame/s，与Faster R-CNN，SSD相比精度高出7.7%，4.7%，而检测速度高出763%，40%；在矿井测量坐标系中YOLOv2标定的煤层边界框角点的计算坐标与实测坐标相比相对误差在3.0%～4.5%之间，相对误差较小，不会对采煤效率产生影响。研究结果表明，YOLOv2可以对煤岩进行准确快速的识别。     

高校基建工程项目风险智能评估方法

高校基建工程作为政府的非经营性投资,逐步推行代建制以提高投资效益及避免"漏洞"等.因此,研究高校基建工程项目风险智能评估方法.首先,需要确定项目风险矩阵,构建风险评估的迭代模型,并利用拓扑算法实现项目风险智能评估.最后,选取一个基建工程,在相同的环境下,进行测试,最终结果表明:设计的智能风险评估方法具有更高的权重比值,证明评估结果更加严谨.     

5700测井系统智能绞车黑匣子的工作原理及实际应用

本文阐述了5700测井系统智能绞车黑匣子在测井过程中对井下张力、深度、速度等数据进行实时记录的工作原理。介绍了两种黑匣子("软件"黑匣子和"硬件"黑匣子)在延长市场的应用,对"硬件"黑匣子在使用过程中的常见问题进行了分析。     

基于单片机的智能交通灯的设计

文中介绍一种依据等候红灯小车数量来改变信号灯通行时长的智能交通系统的设计方法。利用红外障碍探测技术采集小车数量,并传送到以51单片机为核心控制器的交通灯控制系统中,通过编写的内部算法程序将小车数量转换为绿灯通行时长。软件仿真和开发板实践表明,该设计可以实现交叉路口交通灯时长的实时动态控制。     

软交换与3G网络互通关键技术分析

就软交换网络和WCDMAR4网络互通的关键技术进行了分析和探讨，并借此提出了对互通节点的技术要求。     

移动智能平台的可信计算体系结构与应用研究

在分析移动智能平台安全需求基础上,从逻辑原理、硬件组成、软件系统三个层面提出了移动智能平台的可信计算体系结构,之后提出了包含十种可信计算应用功能的全景图。     

环保，从选购做起 读懂形形色色的安全环保标志

欧洲科研机构对人体组织内化学成分的最新研究结果表明，人体组织内至少存在高达300种以上的有毒化学物质，而这些物质正来自于我们日常生活中必不可少的电子设备和化学合成产品。[编者按]     

聪明万事通，智能搜索引路

智能搜索引擎具有信息服务的智能化、人性化特征,允许用户采用自然语言进行信息的检索,为用户提供更方便、更确切的搜索服务。