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摘要:煤炭資源是我國(guó)主要的能源來(lái)源,安全生產(chǎn)是促進(jìn)煤炭行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要前提。煤礦現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)許可系統(tǒng)可進(jìn)一步完善整個(gè)煤礦作業(yè)安全管理體系,其中安全帽智能識(shí)別與預(yù)警是該系統(tǒng)的核心功能之一。文章研究安全帽智能識(shí)別及預(yù)警與煤礦現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)許可系統(tǒng)的融合,基于Roboflow平臺(tái)的安全帽檢測(cè)數(shù)據(jù)集,以YOLOv5s為網(wǎng)絡(luò)模型,設(shè)計(jì)合理的識(shí)別與預(yù)警接口,解決在井下工作環(huán)境惡劣且監(jiān)督范圍大的情況下,人工監(jiān)督方式存在的漏檢和誤檢的問(wèn)題。(剩余4146字)
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安全帽智能識(shí)別與預(yù)警在煤礦現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)許可系統(tǒng)中的應(yīng)用研究
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