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准确识别护帮板支护状态,判断护帮板是否与采煤机发生干涉,是实现煤矿安全生产的重要一环。提出了一种基于改进YOLOv5s的护帮板异常检测方法。建立了护帮板数据集hb_data2021,对YOLOv5s模型进行改进。根据基于改进YOLOv5s的护帮板状态检测结果的标签分类,判断护帮板状态是否异常。为了减小YOLOv5s模型的参数量,采用MobileNetV3 和轻量级注意力机制NAM（normalization-based attention module,标准化注意力模块）替换主干特征提取网络。为了提高护帮板检测精度,改进损失函数为α-CIoU,并进行知识蒸馏。实验结果表明：蒸馏后的网络平均精度提高了1.0%,参数量减小了33.4%,推理加速34.2%;基于改进YOLOv5s的护帮板异常检测方法效果良好,将其部署在NVIDIA Jetson Xavier平台上,可以满足实时检测视频的要求。将检测模型移植到巡检机器人的嵌入式平台上,可以实现护帮板异常检测,满足煤矿工业实际需求。 相似文献
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针对现有煤矿井下掘进设备视觉定位方法精度不足的问题,以小孔成像模型为基础,建立了相机畸变对位姿测量系统产生的误差模型,构建了基于自适应天牛须搜索算法(ABAS)的相机参数优化模型,由此提出了一种煤矿井下掘进设备视觉定位系统内参自适应标定方法。通过标定数据表明,基于ABAS算法的标定法相对于张正友标定法的平均误差减小了0.07像素,重投影误差减小了0.04。以测量检测掘进机器人偏航角为例的结果表明,基于ABAS算法的标定方法的最大定位误差为2.32°,而张正友标定法的最大定位误差为2.54°,为提高掘进设备定位精度提供了可行的解决思路。 相似文献
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1月29日,美利纸业公司通过了北京中大华远认证中心技术专家组的最终审查,荣获ISO9001:2000质量管理体系认证注册证书,成为宁夏全自治区造纸行业率先完成ISO9001:2000质量管理体系转换的公司,认证证书的获得将极大地提高美利公司产品的质量保障能力和赢利能力。ISO9001:2000质量管理体系覆盖了美利纸业公司所生产的胶印书刊纸、书写纸、双面胶版印刷纸、单面书写纸的设计、开发、生产和服务等所有过程。新的质量管理体系的建立运行、持续改进及认证证书的获得,将进一步提升美利纸业公司的知名度、美誉度和市场竞争力,为公司的产品和服务… 相似文献
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