基于FocalLoss的煤矿井下人员安全视觉监测方法

摘要：

监测矿井工作人员违规进入或误入煤矿井下危险区域是煤矿安全管理的重要内容,对工作人员违规进入或是误入危险区域的行为及时监测和报警是减少事故的重要手段.针对煤矿井下危险区域的监测,提出一种基于Focal Loss的人工智能方法,实现对进入危险区域的人员及时报警.经过实验测试与分析,这种方法对人员检测的平均精度达到95.6%,检测速度达到9.9 f/s,优于对比算法,具有较高的准确性和实时性.

关键词：深度学习、人员检测、矿井安全、实时监测

所属期刊栏目：7

分类号：TP391.4;TD76(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：96-100