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基于雷达与视觉融合的双模态煤矿井下环境感知技术
被引量：
7
1
作者
杨志方
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第11期67-75,共9页
环境感知是煤矿巡检机器人、视觉测量系统等场景应用的关键技术。单模态环境感知技术对煤矿井下复杂环境的感知能力较差。提出了雷达与视觉双模态空间融合方法,通过激光雷达和摄像仪之间的坐标转换来实现二者采集信息的融合,从而提高环...
环境感知是煤矿巡检机器人、视觉测量系统等场景应用的关键技术。单模态环境感知技术对煤矿井下复杂环境的感知能力较差。提出了雷达与视觉双模态空间融合方法,通过激光雷达和摄像仪之间的坐标转换来实现二者采集信息的融合,从而提高环境感知能力。为了更好地提取目标特征信息,提出了双模态融合环境感知网络架构技术路线:摄像仪和雷达采集的环境信息经雷达与视觉双模态空间融合方法进行融合处理,多模态特征融合网络模块提取融合信息中的目标特征,多任务处理网络模块采用不同的任务头处理目标特征信息,完成目标检测、图像分割、目标分类等环境感知任务。采用YOLOv5s目标检测算法搭建双模态特征提取网络模块进行实验,结果表明:基于雷达与视觉融合的双模态煤矿井下环境感知技术对井下巷道环境下行人检测的成功率较视觉、雷达感知分别提升15%,10%,对车道线、标志牌等各类目标分割的平均精度均值较视觉感知均提高10%以上,有效提升了煤矿井下环境感知能力,可为煤矿道路环境感知、视觉测量系统、无人矿车导航系统、矿井搜救机器人等应用场景提供技术支持。
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关键词
煤矿井下环境
感知
雷达感知
视觉感知
双模态融合感知
图像分割
目标分类识别
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职称材料
基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法
被引量：
10
2
作者
崔丽珍
许凡非
+1 位作者
王巧利
高丽丽
《工矿自动化》
北大核心
2018年第2期74-79,共6页
提出了一种基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法。针对传统的基于测距模型的定位算法易受煤矿井下环境干扰、测距误差大的问题,选择指纹匹配定位模型。针对煤矿井下环境强时变性,易增大实时采集的指纹信息与离线阶段建立的静态...
提出了一种基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法。针对传统的基于测距模型的定位算法易受煤矿井下环境干扰、测距误差大的问题,选择指纹匹配定位模型。针对煤矿井下环境强时变性,易增大实时采集的指纹信息与离线阶段建立的静态指纹数据库信息的匹配误差问题,将信标节点作为参考点的校准节点,以更好地反映参考点随环境变化的情况,避免增加额外的校准节点;在不增加硬件成本的同时,通过动态补偿法实时修正目标节点指纹数据,解决了指纹匹配定位模型自适应差的问题。匹配定位阶段采用PSO优化BP神经网络权值,以加速BP神经网络收敛,提高学习速度。实验结果表明,该算法更加适应随时间变化的煤矿井下环境,满足井下自适应定位要求。
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关键词
煤矿井下环境
时变性
井下
人员定位
自适应定位
指纹匹配
粒子群优化算法
BP神经网络
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职称材料
认知心理学视角下矿工的信息加工模型研究
被引量：
12
3
作者
刘玉姣
刘剑
朱宝岩
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期161-166,共6页
矿工在煤矿井下的生产过程是对外界信息的加工处理过程。矿工能否正确处理外界刺激,将直接产生安全或不安全行为,影响煤矿安全生产,甚至引发重大事故。在认知心理学视角下,应用感觉、注意和记忆理论对矿工行为的形成机制进行分析,建立...
矿工在煤矿井下的生产过程是对外界信息的加工处理过程。矿工能否正确处理外界刺激,将直接产生安全或不安全行为,影响煤矿安全生产,甚至引发重大事故。在认知心理学视角下,应用感觉、注意和记忆理论对矿工行为的形成机制进行分析,建立矿工信息加工模型,并对模型的特点和作用进行分析,同时指出该模型存在的不足。信息加工模型的建立与分析可为安全管理措施的制定及安全培训内容及环节的设计提供理论依据。
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关键词
煤矿井下环境
矿工
认知心理学
信息加工
结构模型
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职称材料
题名
基于雷达与视觉融合的双模态煤矿井下环境感知技术
被引量：
7
1
作者
杨志方
机构
煤炭科学技术研究院有限公司
煤矿应急避险技术装备工程研究中心
北京市煤矿安全工程技术研究中心
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第11期67-75,共9页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(42201386)
天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项(2023-TD-ZD005-005,2022-2-TD-ZD001,2022-TD-ZD001)。
文摘
环境感知是煤矿巡检机器人、视觉测量系统等场景应用的关键技术。单模态环境感知技术对煤矿井下复杂环境的感知能力较差。提出了雷达与视觉双模态空间融合方法,通过激光雷达和摄像仪之间的坐标转换来实现二者采集信息的融合,从而提高环境感知能力。为了更好地提取目标特征信息,提出了双模态融合环境感知网络架构技术路线:摄像仪和雷达采集的环境信息经雷达与视觉双模态空间融合方法进行融合处理,多模态特征融合网络模块提取融合信息中的目标特征,多任务处理网络模块采用不同的任务头处理目标特征信息,完成目标检测、图像分割、目标分类等环境感知任务。采用YOLOv5s目标检测算法搭建双模态特征提取网络模块进行实验,结果表明:基于雷达与视觉融合的双模态煤矿井下环境感知技术对井下巷道环境下行人检测的成功率较视觉、雷达感知分别提升15%,10%,对车道线、标志牌等各类目标分割的平均精度均值较视觉感知均提高10%以上,有效提升了煤矿井下环境感知能力,可为煤矿道路环境感知、视觉测量系统、无人矿车导航系统、矿井搜救机器人等应用场景提供技术支持。
关键词
煤矿井下环境
感知
雷达感知
视觉感知
双模态融合感知
图像分割
目标分类识别
Keywords
perception of underground environment in coal mines
radar perception
visual perception
bimodal fusion perception
image segmentation
object classification and recognition
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法
被引量：
10
2
作者
崔丽珍
许凡非
王巧利
高丽丽
机构
内蒙古科技大学信息工程学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2018年第2期74-79,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61761038)
内蒙古自治区科技计划项目(201502013-1)
内蒙古自治区自然基金项目(2015MS0623)
文摘
提出了一种基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法。针对传统的基于测距模型的定位算法易受煤矿井下环境干扰、测距误差大的问题,选择指纹匹配定位模型。针对煤矿井下环境强时变性,易增大实时采集的指纹信息与离线阶段建立的静态指纹数据库信息的匹配误差问题,将信标节点作为参考点的校准节点,以更好地反映参考点随环境变化的情况,避免增加额外的校准节点;在不增加硬件成本的同时,通过动态补偿法实时修正目标节点指纹数据,解决了指纹匹配定位模型自适应差的问题。匹配定位阶段采用PSO优化BP神经网络权值,以加速BP神经网络收敛,提高学习速度。实验结果表明,该算法更加适应随时间变化的煤矿井下环境,满足井下自适应定位要求。
关键词
煤矿井下环境
时变性
井下
人员定位
自适应定位
指纹匹配
粒子群优化算法
BP神经网络
Keywords
time-varying of underground environment
underground personnel positioning
adaptivepositioning
fingerprint matching
particle swarm optimization algorithm
BP neural network
分类号
TD655 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
认知心理学视角下矿工的信息加工模型研究
被引量：
12
3
作者
刘玉姣
刘剑
朱宝岩
机构
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期161-166,共6页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(51404126)
文摘
矿工在煤矿井下的生产过程是对外界信息的加工处理过程。矿工能否正确处理外界刺激,将直接产生安全或不安全行为,影响煤矿安全生产,甚至引发重大事故。在认知心理学视角下,应用感觉、注意和记忆理论对矿工行为的形成机制进行分析,建立矿工信息加工模型,并对模型的特点和作用进行分析,同时指出该模型存在的不足。信息加工模型的建立与分析可为安全管理措施的制定及安全培训内容及环节的设计提供理论依据。
关键词
煤矿井下环境
矿工
认知心理学
信息加工
结构模型
Keywords
underground environment of coal mine
miner
cognitive psychology
information processing
structuremodel
分类号
X911 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于雷达与视觉融合的双模态煤矿井下环境感知技术
杨志方
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023
7
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职称材料
2
基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法
崔丽珍
许凡非
王巧利
高丽丽
《工矿自动化》
北大核心
2018
10
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下载PDF
职称材料
3
认知心理学视角下矿工的信息加工模型研究
刘玉姣
刘剑
朱宝岩
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2015
12
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职称材料
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