YOLOv4目标检测算法在煤矿工人口罩佩戴监测工作中的应用研究

来源 :中国安全生产科学技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gtlclx001
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为防止煤矿工人吸入过量粉尘而导致职业性尘肺病,基于Keras框架利用YOLOv4 (you only look once)目标检测算法对井下人员佩戴防尘口罩情况进行高精度且快速的检测与识别,并与MTCNN(Multi-task convolutional neural network)和FaceNet构成的人脸识别算法相结合,进行煤矿工人口罩佩戴监测的研究。结果表明:模型对井下人员口罩佩戴有较高的检测精度,识别已佩戴口罩的矿井下作业人员的平均精度达到92.78%,识别未佩戴防尘口罩检测的平均精度为9
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为研究瓦斯爆炸风险在事故发展中的累积过程,揭示瓦斯爆炸事故的风险累积机理,引入累积效应的研究思想.首先界定风险累积概念,分析风险累积过程;然后运用案例研究、专家调查等方法分析瓦斯爆炸风险累积的累积源、途径,并应用扎根理论方法提取风险类型并研究风险累积过程;在此基础上,运用系统动力学软件绘制瓦斯爆炸风险累积路径图,将风险的累积过程可视化.研究表明:瓦斯爆炸风险存在累积过程,主要通过加和累积和放大累积方式累积,累积时间越长,越易引发新风险,其中管理风险累积影响人、物、环的状态,而人、物、环风险累积过程直接影响
为对含蜡原油管道中的蜡沉积厚度进行准确预测,在函数cot(x2)变换的基础上,结合平移变换思想,利用cot(x2+c)变换建立新的改进GM(1,1)模型.以现场管道结蜡数据和室内环道结蜡数据为例,对比改进GM(1,1)模型、基于函数cot(x2)变换建立的GM(1,1)模型及传统GM(1,1)模型之间的预测精度,并分析平移量c对改进GM(1,1)模型预测精度的影响.结果表明:改进GM(1,1)模型的预测精度最高,其次是基于函数cot(x2)变换建立的GM(1,1)模型,而传统GM(1,1)模型的预测精度最
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