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基于机器视觉的煤矿安全帽佩戴状态监测系统

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摘要摘要：为了避免煤矿生产事故，提高安全生产系数，实时监测并提醒矿工戴好安全帽极其重要，以最大程度保障井下作业人员的生命安全。本文根据单片机原理与机器视觉理论，提出一种在实验室条件下基于机器视觉的煤矿安全帽佩戴状态监测模型系统。该系统以单片机为控制核心，通过识别分析摄像头采集到的画面实现控制煤矿井口闸机的开关。机器视觉的技术成熟度、高可靠性以及卷积神经网络理论的应用，提高了该设计转化产品的可能性。通过深入的理论分析和试验验证，该系统能够较好的实现人脸识别，但需要继续改进和优化算法。

DOI 54y2lpm3j0/7554452

作者刘国鹏

机构地区（1.中国煤炭科工集团太原研究院有限公司，太原 030006；2.煤矿采掘机械装备国家工程实验室，太原030006；

出处《中国电业与能源》 2023年10期

关键词机器视觉佩戴状态卷积神经网络人脸识别

分类 [经济管理][产业经济]

出版日期 2023年09月06日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）