基于多尺度加权特征融合网络的地铁行人目标检测算法

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:flyrat1997
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随着地铁乘客的大量增加,实时准确地监测地铁站内客流量对于保证乘客安全具有重要意义。针对地铁场景复杂、行人目标小等特点,该文提出了多尺度加权特征融合(MWF)网络,实现地铁客流量的精准实时监测。在数据预处理阶段,该文提出过采样目标增强算法,对小目标占比不足的图片进行拼接处理,增加小目标在训练时的迭代频率。其次,在单镜头多核检测器(SSD)网络基础上添加了基于VGG16网络的特征提取层,将不同尺度的特征层以不同方式进行加权融合,并选出最优的特征融合方式。最终,结合小目标过采样增强算法,得到多尺度加权特征
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崔木煤矿1302工作面回风巷超前支护存在异响等不安全预兆,为有效解决该问题,现场进行了排间距参数优化,将排间距由原先0.5 m缩短至0.4 m,支护支架由原先零散支护调整为整体铰链连接。效果考察可知;措施优化后,液压支柱应力平滑,在回采过程中未出现大幅应力突变现象。
为提升综采工作面搬家效率以及安全保障能力,提出将机械化搬家技术应用到霍州煤电集团所属矿井中。通过PHZ-60液压支架回撤平台、CAZ-35叉车提升液压支架搬运、安装效率,采用QYK-15矿用液压起重机实现转载机、刮板机等安装及拆卸,并具体对机械化搬家技术涉及到的设备、搬家工艺流程以及关键技术等进行阐述。现场应用后,机械化搬家技术较传统的搬家技术搬家效率提高50%以上,降低搬家过程中作业人员劳动强度并增强了搬家过程中安全保障能力。
联盟结构生成是分布式人工智能的重要研究内容,一般仅依据智能体效用生成任意数量的联盟,这导致最优联盟结构生成的计算复杂度NP难。实际上,信任是合作的基础,信任关系对最终效用有直接的影响,应该综合考虑信任和效用关系。针对以上问题,该文扩展效用约束为信任和效用约束,用信任和效用二元组表示,以此作为联盟结构生成的依据。借鉴图割的s-t-cut算法,研究了基于信任和效用关系的联盟结构生成,在保证智能体个体理
大采高综采工作面回撤支架期间,三角区的顶板管理一直是现场管理的难点。以往回撤支架期间,三角区顶板控制采用单体柱支设方式,存在安全环境不理想、材料消耗较高等难题。为了改变这一现状,打破以往的末采支护设计,根据液压支架掩护梁、顶梁受力位置,在不同的末采循环位置设计增加钢丝绳和锚索、锚杆支护,并采用增加掩护架方法,扩大控制顶板支护范围,从而有效控制抽架后三角区的顶板,减小待抽支架的顶板压力。通过一系列的工艺优化、改变,三角区取消了单体柱支护,提高了工作效率、改善了安全环境、降低了作业人员劳动强度,保障了作业人员
为保证晶鑫矿3217综放工作面过走向空巷期间的安全回采,现场调研了空巷的破坏形式,指出了空巷治理的难点。在综合对比当前空巷治理方法的基础上,决定采用超高水材料对3217工作面的走向空巷进行全部充填。分析了超高水材料空巷充填的作用机理,介绍了充填的工艺和关键技术。现场应用表明,用超高水材料进行空巷充填后,工作面正常回采,未出现片帮、冒顶及压架事故,取得了良好的充填效果,为类似条件下的空巷充填提供了参考。
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