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41.
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91.63%,与其他主流算法相比算法具有更好的鲁棒性和检测效果。研究结果为预防煤矿工人职业性尘肺病提供1种有效的技术手段。 相似文献
42.
Grzegorz Owczarek Grzegorz Gralewicz Natalia Skuza Piotr Jurowski 《International journal of occupational safety and ergonomics》2016,22(1):66-70
In this research the factors used to evaluate the light transmission through two types of acrylic hydrophobic intraocular lenses, one that contained yellow chromophore that blocks blue light transmission and the other which did not contain that filter, were defined according to various light condition, e.g., daylight and at night. The potential influence of light transmission trough intraocular lenses with or without yellow chromophore on functional vision in everyday environmental conditions was analysed. 相似文献
43.
44.
45.
为了确定煤与瓦斯突出矿井的突出危险区域,威胁区域和安全区域,提出基于地质动力区划的多因素模式识别概率预测方法预测煤与瓦斯突出的新思路。以鸡西滴道矿立井为研究对象,利用地质动力区划方法确定不同尺度和级别构造运动的特征,建立板块构造学说与矿井工程实际的联系,将对矿井煤与瓦斯突出产生影响的因素为参数,采用多因素模式识别概率预测方法划分研究区域内的危险区域。研究表明该方法对煤与瓦斯突出区域预测的合理性与有效性,可以在实际工程中应用推广。 相似文献
46.
为精准识别地下矿山声发射事件,采用基于改进的完全集合经验模态分解模型(ICEEMDAN)和多通道卷积神经网络(MC-CNN)模型对声发射信号进行处理后得到分量图,根据各通道输入分量峭度值赋予不同权重,并利用卷积神经网络对输入数据进行训练,最终采用五折交叉实验方法验证该分类识别方法的可行性及有效性.结果表明:基于ICEE... 相似文献
47.
以焦作矿区水化数据为例,选用Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO2-4、HCO-36种水化离子浓度作为识别矿井水源的依据,运用Matlab软件分别建立BP神经网络与Elman神经网络的矿井多水源识别模型。应用结果表明:与静态的BP神经网络相比,在结构上增加承接层的Elman神经网络在训练和仿真中拟合能力更强,识别精度更高和泛化能力更好;矿井地下水随着地下开采与扰动具有动态性,将具有非线性动态特征的Elman神经网络应用于矿井多水源的识别,对准确判断突水来源和分析地下水运移规律具有一定的辅助和指导意义。 相似文献
48.
溧阳电站整流锥施工难度大,支撑系统安全性的高低直接关系整流锥浇筑安全。为实施安全重点监控,基于人员操作、工作环境、设备设施、现场管理等四个方面,系统分析整流锥支撑系统施工安全影响因素;综合运用二元语义基本理论,集结专家语言评价信息,结合DEMATEL(传统决策试验和评价实验法)核心思路,提出一种考虑因素间关联性的影响因素识别方法;辨析溧阳电站整流锥支撑系统施工安全影响因素重要程度与因果关系。结果表明:现场监督是影响其施工安全最重要的外部因素,基本素质是最易影响其他因素的原因因素,验收管理是最易受其他因素影响的结果因素。 相似文献
49.
重金属污染土壤属性区间识别模型的赋权分析 总被引:2,自引:0,他引:2
土壤重金属污染评价为土壤重金属污染的及时防范和综合治理提供重要的理论依据。文章在属性区间识别理论的基础上,构建土壤重金属污染评价的属性区间识别模型:选取土壤重金属污染中普遍存在的Hg、Cd、As、Pb、Cu、Zn作为评价指标,采用均化系数将各评价指标的属性测度区间转化为综合属性测度;为避免主观因素,利用主成分分析法、熵权法、CRITIC法对各评价指标进行3次客观赋权;最后根据置信度准则和分级标准进行土壤重金属污染的综合评价。对3种赋权法得到的权重和评价结果进行比较,表明:属性识别模型在土壤重金属污染评价中适用且有利于评价结果准确性的提高;3种客观赋权法算得的权重合理,且其优异程度为主成分分析法〈熵权法〈CRITIC法。 相似文献
50.