改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测算法

针对煤矿井下环境恶劣、光照差、背景混杂、行人模糊、行人多尺度等问题，提出了一种改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测方法，使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式自动地从图片中提取特征。利用深度学习通用目标检测框架Faster RCNN，以Faster RCNN算法为基础，对候选区域网络（Region Proposals Network，RPN）结构进行了改进，提出了一种“金字塔RPN”结构，来解决井下行人存在的多尺度问题；同时算法中加入了特征融合技术，将不同卷积层输出的特征图进行融合，增强煤矿井下模糊、遮挡和小目标行人的检测性能。实验结果表明：改进的Faster RCNN可以有效解决井下行人检测问题，在井下行人数据集上获得了90%的检测准确率，并在公测数据集VOC 07上对改进算法进行了验证。     

结合金字塔池化模块的YOLOv2的井下行人检测

煤矿井下的行人检测对于保障井下作业人员的安全至关重要。煤矿井下光照暗、粉尘大，直接用YOLOv2检测井下行人，准确率低，仅达到54.3%。针对此问题，以YOLOv2网络为基础，结合了金字塔场景解析网络（PSPnet）中的金字塔池化模块，充分利用图片的上下文信息，提出了YOLOv2_PPM网络。在井下行人检测数据集上进行实验，YOLOv2_PPM网络的准确率提升到63.5%，较YOLOv2网络增加了9.2%，且速度达到了39?帧/s（FPS）。当输入图片的大小为480×480时，检测的准确率提升到71.6%，同时速度为28?帧/s，满足了实时检测的要求。     

浅谈综采工作面的延面

该文结合兴安矿的实际情况,分析了工作面延面的具体问题,并对工作面延面时分解和对接运输机的具体步骤进行详细的阐述。     

预裂爆破在引黄工程倾斜曲面开挖中的应用

结合引黄工程申同咀水库倾斜曲面开挖工程实例，就预裂爆破参数的设计、起爆网络设计及施工进行了介绍，降低了工程造价，缩短了工期，达到了预期的爆破效果。