基于覆盖组播网络的实时视频传输方案的设计

本文设计了一种基于覆盖组播网络的流媒体传输系统,通过在网络中部署数据流转发中间服务器(intermediate server,IMS),构建一层覆盖组播网络,实现流媒体的应用层组播,提高数据传输效率,减少数据网络冗余;同时通过度和延时受限的路由算法,均衡网络流量;根据视频编码的特点,在应用层进行网络过滤,自适应调节视频发送码率,避免了网络阻塞,保证了流媒体的可靠传输.本系统部署简单,通过现场测试,达到了较好的效果.     

全源矿井定位:一种智能煤矿位置服务新范式

矿山动目标定位系统为煤矿智能化建设提供基于位置的服务。而传统的矿井定位系统中定位信标与定位标签之间大多采用单一或组合通信技术,结构不灵活,覆盖范围受限,鲁棒性不高,定位精度有限;使用单一或组合测距技术,无法根据使用场景的不同自适应选择最优测距技术;位置求解算法固定,无法根据使用场景的不同和信号变化自适应选择最优求解算法。提出了全源矿井定位新范式,可根据定位环境和目标承载平台的变化,从所有可用定位信号测量设备中动态选择满足当前需求的最优设备组合,自适应地从可用的测距算法、位置解算算法、结果优化算法中选择最优的算法组合,计算出目标节点的最优位置。给出了全源矿井定位系统架构,探讨了矿井中可用的定位信号测量设备和可用于定位的测量属性值类型,对比了单一矿井定位与全源矿井定位在定位服务器方面的功能差异。研究了全源矿井定位中的3项关键技术:统一定位框架技术,旨在解决全源定位的模块化、组合式、可扩充需求;全源定位信息融合技术,对测量属性值进行有机组织,达到提高定位精度的目的;通信定位一体化技术,通过无线通信网络本身所具有的定位能力,简化全源矿井定位系统的设计并提高定位精度。提出了基于“端-边-云”的全源矿井定位系统实施架构,以便与煤矿智能化的主流建设模式相适应,大幅降低实施难度和系统成本。     

融合残差信息轻量级网络的运煤皮带异物分类

矿井中开采出来的煤炭要经过运煤皮带的长距离运输才能到达地面。大量有关矿井中煤炭安全高效运输的研究显示,皮带在煤炭输送过程中存在大块矸石、锚杆等异物划伤、撕裂皮带和堵塞落煤口等安全隐患,预警、分选及联动控制不及时会严重影响煤炭的运输效率。为克服当前对皮带异物分类识别时存在的网络参数量大、实时性差、识别精度低等问题,提出了一种融合残差信息的轻量级网络。该网络采用残差块作为基本特征提取单元,在残差块中去除卷积块之间的激活函数。采用交叉学习机制和特征拼接的方法来融合不同尺度的特征信息,增强了特征的表现力。精简信息融合网络的结构并增加信息融合网络的数量,提高了模型的扩展性。在模型进行前向传播时,对损失函数进行阈值处理,改善了测试集损失函数升高的问题,提高了模型的泛化性。提出的轻量级分类网络模型在Cifar10数据集、Cifar100数据集和矿用数据集的分类准确率分别为94.1%,73.9%和85.1%。在矿用数据集上与ShufflenetV2,MobileNetV2,ResNet50,ResNeXt50,W-ResNet50,ResNet110等算法相比,本文提出的模型的识别准确率分别提升了4....     

煤矿多媒体安全信息管理系统

本文分析了煤矿多媒体安全信息管理系统的组成、结构和具体内容,介绍了所采用的ＯＲＡＣＬＥ数据平台。该系统的实施将大大提高安监信息的现代化管理水平,有助于加强管理,消除事故隐患,为煤矿的安全生产奠定基础。     

煤矿安全生产视频AI识别关键技术研究综述

煤矿安全生产视频分析与识别技术是保障我国煤矿智能化建设和煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。为及时对煤矿井下安全隐患进行实时监测和预警，视频AI(Artificial Intelligence，人工智能)识别关键技术已经成为煤矿安全生产领域的研究热点。阐述了我国煤矿智能化建设过程中安全监测与监控的发展现状，分析了当前矿井视频监控与安全隐患识别预警存在的效率低、响应慢、效果差等问题，结合计算机视觉、边缘计算、大数据处理、云服务、智能终端等先进技术手段、进行了煤矿安全生产视频AI识别的顶层设计，提出了煤矿“人-机-环”全域视频AI感知的“云-边-端”协同计算系统架构，构建了视频识别端节点传感器、边缘计算设备、视频识别场景云服务应用体系，明确了智能识别与预警联动控制响应机制，打通了“云-边-端”信息交互感知与联动控制数据链，实现了数据共享联动和预警协同。同时，围绕矿山“人-机-环”全域AI视觉信息智能感知和全息泛化景象平台的构建，梳理了矿井安全隐患视觉感知及识别预警的技术处理流程，归纳了AI识别过程中的各类预处理-增强-重建-检测-识别方法的优点和缺点，明确了煤矿安全生产视频AI识别关键技术发...