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公开(公告)号:CN117877180A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202311746752.8
申请日:2023-12-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G08B13/196 , E21F17/18 , G06Q10/0635 , G06Q50/02 , G01S19/42 , G01C21/16 , G01C21/18 , G08B7/06 , H04L67/55
Abstract: 本发明涉及一种基于井下无人矿车的危险区域入侵预警系统,包括步骤:获得矿高精度轨道线地图并通过坐标生成数据地图;绘制轨道危险区域警戒线并划分危险等级;无人车行进过程中读取视频流进行目标检测;通过坐标数据地图进行安全评估;如果发生危险区域入侵行为,将预警信息形成报表进行保存,并控制矿车做出预警反应,将预警信息推送至相关管理人员。上述方法实现了基于井下无人矿车的危险区域入侵预警,保障了井下作业人员的生产。
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公开(公告)号:CN116798117A
公开(公告)日:2023-09-22
申请号:CN202310387213.3
申请日:2023-04-07
Applicant: 安徽大学 , 苏州图灵智驰智能科技有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/52 , G06T7/246 , G06N3/08
Abstract: 一种基于视频理解的矿井下异常动作识别方法,其中包括:通过摄像头获取井下包含矿工实时动作的视频数据;预处理视频数据进行视频剪裁与抽帧,先将图片帧中的人物进行识别与标记;再将标记的人物目标绑定ID进行前后帧目标跟踪;将目标跟踪的结果送入3D卷积神经网络提取视频帧特征;将样本输入至SlowFast网络获得动作识别结果;根据追踪目标的具体动作,发现异常行为并发出警告。本发明解决了矿井下矿工异常动作判断智能化水平低的问题。
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