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煤矿井下员工的不安全行为是导致事故发生的主要原因,传统的矿工不安全行为防控主要依靠人来管控,智能化水平较低,难以实时自动发现并智能决策预警。文章将计算机视觉、深度学习相关技术结合,应用于煤矿井下员工不安全行为识别。基于YOLOv5目标检测算法、OpenPose人体姿态估计算法对视频数据中物的状态及人的行为进行分析,并提出一种行为判定方式,来识别矿工的不安全行为。将煤矿井下物的不安全状态及人的不安全行为进行结合,提出一种实时分析物的不安全状态和人的不安全行为的方法,有助于实现煤矿井下广泛场景中矿工不安全行为的自动识别,可用于应用层服务系统,实现预警等功能,为矿工不安全行为智能识别和预警提供新的思路和方法。 相似文献
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对煤矿建设井下快速连续化运人系统的必要性、思路和系统构成进行了简要阐述,并同时对适应井下各环节在不同条件下的快速连续化运人设备进行了概括性的分析。 相似文献
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井下粉尘不但威胁矿井安全,而且直接影响职工身体健康,造成严重的职业病——尘肺。据统计自解放以来孙村矿共发生尘肺病人127例,其中已有46人死亡。 相似文献
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RFID技术在煤矿安全生产管理中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
RFID射频识别技术是一种非接触式的自动识别技术,通过对煤矿坑道内远距离移动目标进行非接触式信息采集处理,实现对下井人员的考勤,以及井下的人、车、物在不同状态下的自动识别,实现对煤矿井下的目标监测、跟踪等自动化和信息化管理,并为煤矿安全生产管理提供科学的透明化管理手段。 相似文献
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建立与实施井下基层单位ABCDE顺序管理法,在井下生产中遇到安全隐患时,即可合理安排适合的人去处理,通过人与现场环境的互动来消除井下生产现场安全隐患。实践证明,ABCDE顺序管理法能够对加强煤矿安全生产基层基础工作起到积极的推动作用。 相似文献
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