【摘 要】
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为保障煤矿井下无人运输车辆行驶过程中巷道内人员的安全,提出了一种煤矿井下人车联动控制系统。使用深度可分离卷积网络代替YOLOv3目标检测模型的DarkNet-53特征提取网络,提
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,淮北矿业股份有限公司机电装备部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51874010),物联网关键技术创新团队项目(201950ZX003),淮北矿业集团国家级技术中心计划项目(2020ZDYF013)
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为保障煤矿井下无人运输车辆行驶过程中巷道内人员的安全,提出了一种煤矿井下人车联动控制系统。使用深度可分离卷积网络代替YOLOv3目标检测模型的DarkNet-53特征提取网络,提高目标检测的实时性,并根据上采样与特征金字塔网络的思想,扩大特征图尺度,保证目标检测的精度;使用改进的YOLOv3目标检测模型在车辆行驶时对井下人员进行检测,依据人员与车辆之间的距离,利用遗传算法优化的PID控制实现车辆速度快速、精确调节。实验结果表明,该系统可快速检测人员目标,并根据人员与车辆之间的距离快速控制车辆速度,具有较高
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