煤矿井下人员考勤定位管理系统

建立可靠实用的煤矿井下人员定位系统,对改善煤矿的安全生产管理有着重要的现实意义.通过RFID远距离射频识别技术,定位井下人员的轨迹,通过CAN总线传输到井上计算机,实现人员定位和考勤管理.     

煤矿井下人员融合定位方法

针对飞行时间(TOF)测距定位方法定位盲区多、易受非视距干扰、定位精度有限,捷联惯性导航定位方法长时间累计误差的问题,提出了一种基于TOF测距定位和捷联惯性导航定位的煤矿井下人员融合定位方法。该方法分区域定位:当定位终端位于定位基站近距离无线通信覆盖范围内时,采用TOF测距定位方式,通过近距离无线通信方式将定位数据发送至附近的定位基站;当定位终端位于定位基站近距离无线通信覆盖范围之外时,采用捷联惯性导航定位方式,并利用卡尔曼滤波算法对定位数据进行修正,通过远距离无线通信方式将定位数据发送至附近的定位基站;当定位终端位于定位基站远距离无线通信覆盖范围之外时,定位终端对定位数据进行本地存储,当定位终端移动到定位基站无线通信覆盖范围内时,将存储的定位数据发送给定位基站。定位基站将定位数据传输至地面监控中心,获得人员轨迹和位置坐标。实验结果验证了该方法的有效性。     

Kalman滤波在井下人员跟踪定位中的应用

针对基于RSSI定位算法在定位过程中不具备连续性问题,提出了一种基于Kalman滤波的连续性井下人员定位方法。采用Kalman滤波对基于RSSI定位算法估算出的井下人员位置坐标进行滤波处理,在此坐标的基础上,建立Kalman滤波模型,利用Kalman滤波实现对井下人员的实时跟踪。实验结果表明,基于Kalman滤波的定位方法对井下人员的跟踪效果较好,提高了系统的实时性和跟踪精度。     

煤矿井下作业人员安全帽佩戴检测算法研究

煤矿工人在井下开展生产作业时,头戴安全帽是有效保障其人身安全的重要防护措施,近年来由于未佩戴安全帽造成的事故层出不穷。针对这个问题,设计了安全帽佩戴检测算法。首先使用煤矿井下摄像头拍摄图像、公开数据集和网络爬虫的方式构建数据集,其次使用YOLOv5对构建的数据集进行训练,训练出安全帽检测模型,最后把训练的模型部署到监控终端进行测试。测试结果表明,设计的算法能够正确识别作业人员是否佩戴安全帽。     

煤矿井下人员签到系统人脸识别算法研究

鉴于煤矿安全事故时有发生,利用签到系统准确掌握井下人员出入情况,对煤矿安全生产与救援有着重要的意义.将基于人脸识别的签到系统用于煤矿,遇到光线昏暗、人脸易附着黑色粉尘等因素影响,传统的基于 PCA (Principal Component Analysis)的人脸识别算法检测率低.为了解决该问题,论文提出了一种基于 KL 变换(Karhunen-Loeve Trans-form)和 TAN 分类器(Tree-Augmented Naive Bayesian network)相结合的人脸识别方法.该算法通过 KL 变换使特征点更突出,通过 TAN 分类器使匹配结果更准确.仿真研究结果表明:该算法既减小了计算复杂度,又提高了人脸识别率.     

井下人员定位管理系统数据模型设计

针对井下人员定位管理系统存在的灾害发生时可靠信息易被破坏、查询效率低等问题,设计了井下人员定位管理系统的数据采集模型及数据流图,并分析了系统数据库的设计要求、表结构设计及数据库优化方法。系统采用主从式通信方式实现数据采集,根据功能划分建立基础数据库和当前数据库,并采用查询语句优化、索引优化等手段提升数据库性能,提高了数据采集及处理速度、系统可靠性及查询效率。     

基于RFID技术的井下人员定位管理系统的应用

详细介绍了基于RFID技术的井下人员定位管理系统的工作原理及其在山西高河能源有限公司的应用情况。该系统能够将煤矿井下各个区域的人员动态分布情况及时、准确无误地反映到地面监控中心,使煤矿管理者能够随时了解当前井下人员的总数以及分布状况。实际应用表明,该系统运行稳定,实现了对井下作业人员的监测、查询、定位、跟踪管理,提高了矿井的抗灾能力,为矿井安全生产提供了重要保障。     

基于WSN的煤矿井下人员定位系统防碰撞算法的研究

文章根据煤矿井下人员定位跟踪系统的实际要求,对无线传感器网络非同步状态的多传感器节点在低功耗要求下的碰撞问题进行了实验研究,通过单片机编程分别对先听后发法、时间片调度法以及连续漏读筛选法进行了设计及实现。实验结果表明,连续漏读筛选法比较简单实用,能够在保证功耗的要求下很好地解决碰撞问题。     

煤矿井下人员行走轨迹的算法研究

针对目前煤矿人员定位系统主要采用区域定位方式,存在无法直接解算出井下人员的精确位置和无法确定井下人员运动方向的问题,提出了一种基于树形结构、通过构建拓扑关系计算井下人员可能行走轨迹的算法。该算法首先定义了点与弧段、弧段与弧段以及弧段与点的拓扑模型,并以此为基础构建树形结构,对其进行层次遍历,得到井下人员行走轨迹;在计算过程中,该算法利用井下接收器的实时状态信息,自动排除停止工作的接收器和分站对轨迹的影响,有效确保了轨迹的准确性。     

煤矿井下精确定位技术现状及应用

煤矿智能化建设要求采用井下精确定位技术,实现井下人、车等目标的精确定位、人员状态分析、考勤、调度管理,满足井下复杂巷道的全覆盖需求。井下定位按定位机制可分为惯导定位和通信式定位,指出对矿井中数量众多的被定位目标进行定位,可行的技术是通信式定位技术,目前井下使用的通信式定位技术按定位精度从低到高依次是RFID、ZigBee和UWB技术。分析了井下精确定位原理,并结合在矿井人员定位系统、车辆及交通管理系统、井下物流管理系统、井下接近监测、远程/无人车辆驾驶/掘进/综采系统中的具体应用,指出各应用对井下精确定位系统的技术要求。     

人脸识别技术在矿井人员管理系统中的应用

针对矿井人员入井作弊问题,设计了一种基于人脸识别技术的矿井人员管理系统。当人员入井时,系统采集当前人脸图像,与存储的模板图像进行比对校验,校验通过,则入井成功,反之,则入井失败。实验结果表明,该系统识别速度快、准确率高,有效解决了入井作弊问题。     

特种煤矿人员定位系统设计

针对特种煤矿需要对上井人员进行定位的要求,提出了采用双频率的特种煤矿人员定位系统的设计方案;详细介绍了该系统结构及基本工作原理,重点分析了系统关键硬件技术和系统软件功能的设计。该系统通过低频定位器实现了特种煤矿人员的全方位定位与跟踪,提高了特种煤矿的管理效率和安全水平。     

TD—SCDMA无线通信系统在煤矿的应用

介绍了TD-SCDMA无线通信系统的总体设计方案以及该系统在华亭煤矿的具体装备和应用情况。TD-SCDMA无线通信系统可与有线调度通信系统配合,实现了井下移动作业人员与地面调度人员的通信;采用无线TA定位技术实现了对井下人员的精确定位,定位信息可显示在上位机界面。     

煤矿入井人员唯一性检测技术研究

通过分析掌纹、指纹、虹膜、人脸、步态、声纹等生物特征识别技术的特点以及煤矿现场对入井人员生物特征的影响,指出虹膜识别、人脸识别、步态识别、声纹识别适用于煤矿入井人员唯一性检测;提出了一种基于人员定位和生物特征识别的煤矿入井人员唯一性检测技术方案,将生物特征识别技术嵌入人员定位系统,利用人员定位识别卡实现识别卡数量及人员身份的唯一性检测;指出煤矿入井人员唯一性检测技术的研究关键点是严重污染人脸的识别算法、对设备遮挡情况下人员步态图像的采集及对混入人员语音信号的煤矿现场噪声消除算法。     

一种适用于矿下人员定位的改进DV-Hop算法

DV-Hop算法适用于矿下节点分布不均匀的环境,现有对DV-Hop算法的改进大多数是为了减少定位过程中的误差。提出了一种在DV-Hop算法基础上用缩小定位范围的方法来提高定位精度的方法,该算法保留了DV-Hop算法节点间通信量少的优点,适合矿下的网络场景。仿真结果表明,改进后的算法大大提高了无线传感器网络节点的定位精度。     

煤矿建设项目造价管理信息系统设计

针对现有煤矿建设项目造价管理系统存在信息分散、统计粒度粗、工作效率低下等问题,提出了一种基于Java EE平台、采用B/S的多层次架构技术构建造价管理信息系统的设计方案,详细介绍了该系统的设计思路、目标及架构。     

煤矿井下可见光通信系统设计

针对井下现有通信网络存在有线网络易损坏、无线网络通信质量较差等问题,设计了一种井下LED可见光通信系统。该系统利用煤矿井下现有的照明电力线作为传输介质,通过改造LED照明系统,建立可见光通信基站,并配合矿灯移动节点,构成了覆盖巷道和工作面的通信网络,实现了照明和通信双重功能。与井下现有的通信系统相比,该系统无自然光的干扰,且不受电磁波干扰,在安全性、可靠性和稳定性等方面具有明显优势,同时成本相对较低,在井下具有较高的实用价值。     

地下矿可视化管控系统空间数据模型

为了满足地下矿可视化管控系统可视化表达、空间分析、自动化建模与模型动态更新功能的需要,分析了矿山空间现象的特征与典型的三维空间数据模型,据此设计了一种包含三维骨架模型、顾及拓扑面向实体的三维矢量空间数据模型(TEVDM)和八叉树块段模型(OBM)的混合时空数据模型。该模型利用TEVDM和OBM表达空间实体的精确边界和内部属性,引入网络化、层次化、参数化的实体与网络复合模型(PENDM)来描述井巷工程与生产系统的骨架,引入行为模型描述具有行为特征的人员和设备,利用复杂要素对具有完整语义的要素集合体进行描述。最后给出了用该模型描述矿山空间现象和进行空间分析应用的示例,表明该模型比传统模型在矿山领域具有更好的实用性。