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基于改进YOLOv8m-PSC的露天煤矿危险驾驶行为检测系统 被引量：1
1
作者 马力 雷尧 +6 位作者 常治国 井宇航 刘浩强 李学斌 马宁 马龙 李临林 《煤炭学报》 北大核心 2025年第S1期718-728,共11页
露天煤矿环境复杂多变,安全生产面临诸多挑战,其中危险驾驶行为是威胁矿区安全生产的重要因素之一。矿区内重型机械和运输车辆频繁作业,由于道路条件复杂、作业环境恶劣,驾驶员一旦出现疏忽或违规操作,极易引发重大事故,造成严重的人员... 露天煤矿环境复杂多变,安全生产面临诸多挑战,其中危险驾驶行为是威胁矿区安全生产的重要因素之一。矿区内重型机械和运输车辆频繁作业,由于道路条件复杂、作业环境恶劣,驾驶员一旦出现疏忽或违规操作,极易引发重大事故,造成严重的人员伤亡和经济损失。目前,矿区通常采用人工巡检和车载视频回放检查等传统安全监控手段,但这些方法存在效率低、实时性差,耗费大量人力且有监控盲区等缺点,难以有效应对由于危险驾驶行为而导致的事故风险。随着深度学习和计算机视觉技术的迅速发展,利用先进技术手段提升矿区危险驾驶行为检测效率成为重要方向。相比传统手段,智能检测系统能够实现对危险行为的实时检测和预警,不仅提高了监控覆盖率,还有效减少了人力资源的投入。因此,设计并开发适用于露天煤矿环境的危险驾驶行为检测系统,不仅是当前矿区安全管理的迫切需求,也是推动矿山智能化发展的重要方向。在现有YOLOv8m模型的基础上,针对现有模型的参数量大、计算量高及夜晚车内光线较差导致检测精度低等问题,开展了面向露天煤矿危险驾驶行为检测方法研究,运用对比实验、消融实验及理论分析等方法,提出了一种结合部分卷积、自注意力机制及通道混洗的目标检测改进模型YOLOv8m-PSC。在此基础上,设计并实现了基于改进模型的危险驾驶行为检测系统。系统通过PySide6构建直观简便的图形用户界面,能够快速部署到实际生产环境中,弥补了传统监控手段的不足,对露天矿危险驾驶行为进行快速且准确的监控。实验结果表明,改进后的模型在性能上有显著提升:危险驾驶行为的平均检测精度达到83.7%,参数量减少了40.2%,浮点计算量下降了62.6%,推理速度提升了10.7%,实现了在露天矿复杂场景下对疲劳驾驶、分心驾驶等危险驾驶行为高效、实时的检测。改进模型的提出不仅在技术上实现了目标检测模型的进一步优化,也为危险驾驶行为的实时检测提供了理论和实践的参考。此外,系统开发流程中引入了图形界面设计思路,为智慧矿山建设中的人机交互系统设计提供了创新性方案。 展开更多
关键词 危险驾驶行为 部分卷积 自注意力机制 YOLOv8m-PSC pyside6
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基于树莓派的震后现场监控系统设计
2
作者 潘进学 赵兰迎 +1 位作者 张天毅 段丽 《防灾减灾学报》 2025年第3期37-48,共12页
震后救援面临的首要问题是如何在第一时间内获取灾区的详细情况,针对震后环境信息的实时采集、传输及监控需求,开发了一种基于树莓派的震后监控系统。该系统的采集端集成了加速度、温度、烟雾传感器,用于监测余震、火灾、气体泄漏等环... 震后救援面临的首要问题是如何在第一时间内获取灾区的详细情况,针对震后环境信息的实时采集、传输及监控需求,开发了一种基于树莓派的震后监控系统。该系统的采集端集成了加速度、温度、烟雾传感器,用于监测余震、火灾、气体泄漏等环境信息,同时配备音视频采集模块,以实现高效的沟通。环境信息数据通过Arduino UNO采集传输至树莓派,各采集端之间能够实现数据共享,并且系统可连接公网,实现数据的远程传输。监控显示分为服务器端和移动显示端,移动显示端可通过在任意采集端加装显示模块来实现;两种显示端均可实时展示多路信息,并支持语音通信与现场监控功能。系统测试对多种采集、传输条件下的延迟、丢包率参数进行了检验,平均时间延迟为2 s,丢包率为5%,测试结果表明,该系统能够实现预期功能,满足震后现场监控的需求。 展开更多
关键词 树莓派 环境监测 pyside6 震后现场监控系统 采集端 显示端 丢包率
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基于YOLOv5的校园公共空间人流密度识别与监测 被引量：1
3
作者 于小莉 李帅 《中阿科技论坛(中英文)》 2025年第2期87-91,共5页
随着人工智能技术的不断发展,目标检测和目标追踪等技术在许多领域得到了广泛应用。其中,人流密度监控是校园安全管理等领域中的一个重要应用。文章设计并实现了一套基于YOLOv5算法的校园公共空间人流密度识别与监测系统,以提升校园安... 随着人工智能技术的不断发展,目标检测和目标追踪等技术在许多领域得到了广泛应用。其中,人流密度监控是校园安全管理等领域中的一个重要应用。文章设计并实现了一套基于YOLOv5算法的校园公共空间人流密度识别与监测系统,以提升校园安全管理的效率和准确性。系统采用Pyside6图形界面框架,并利用Qt Designer工具精心设计用户友好的可视化操作界面。通过对特定场景数据集的深度优化和训练,系统灵活调整监测路径,以适应复杂环境和遮挡情况,精准测算校园公共空间的人流密度。试验结果表明,该监测系统有助于校园管理人员及时发现异常情况,最大限度地防范相关风险,提高校园安全管理水平。 展开更多
关键词 YOLOv5 pyside6 人流密度 目标监测 校园安全
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基于Python的电话费智能分析工具的设计与实现 被引量：1
4
作者 郭光建 周龙 +2 位作者 张稚欣 张乐桢 苏艳萍 《电脑编程技巧与维护》 2025年第7期135-138,共4页
针对电话费采用人工手动核对影响电话费报账进度和分析准确性的问题,提出了基于Python语言开发电话费智能分析工具的解决方案,数据库采用SQLite3轻量级数据库,电话费分析图表的设计采用Pyecharts,图形界面的设计采用基于Pyside6的Python... 针对电话费采用人工手动核对影响电话费报账进度和分析准确性的问题,提出了基于Python语言开发电话费智能分析工具的解决方案,数据库采用SQLite3轻量级数据库,电话费分析图表的设计采用Pyecharts,图形界面的设计采用基于Pyside6的PythonGUI开发框架,工具可实现每月电话费用的自动汇总、分析和预警,并自动生成电话费分析报告,大大减轻了通信专业电话费分析人员的工作压力。 展开更多
关键词 PYTHON语言 电话费分析 pyside6软件 Pandas库
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基于RT-DETR的多类别施工防护装备检测系统设计
5
作者 苗琪 张赫 李嘉奇 《物联网技术》 2025年第21期65-68,共4页
施工现场存在多种安全隐患,个人安全防护装备(PPE)的穿戴是保障施工人员安全的关键。为突破传统PPE监管手段效率较低的局限,近年来计算机视觉方法在该领域得到了广泛应用。然而,在面对多类别PPE检测的复杂问题时,计算机视觉技术对检测... 施工现场存在多种安全隐患,个人安全防护装备(PPE)的穿戴是保障施工人员安全的关键。为突破传统PPE监管手段效率较低的局限,近年来计算机视觉方法在该领域得到了广泛应用。然而,在面对多类别PPE检测的复杂问题时,计算机视觉技术对检测精度的提升仍然有限。作为近年被提出的新型算法,基于Transformer的RT-DETR技术在多个场景下取得了更好的检测结果。鉴于此,文中基于RT-DETR设计了多类别PPE检测系统,可以准确识别出安全帽、反光衣、安全带、面罩和手套五种常见PPE。通过与YOLO系列算法对比测试,结果表明,RE-DETR的单类别最高检测精度达95%,平均检测精度均值达86.5%。该系统采用PySide6设计可视化界面,支持图像和视频两种检测模式,可有效服务于作业现场的智能化安全管理。 展开更多
关键词 目标检测 pyside6图形界面框架 防护装备 RT-DETR YOLO 深度学习
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基于计算机视觉的PCB异常检测系统
6
作者 杨育学 林炜阳 +1 位作者 王博 李惠明 《物联网技术》 2025年第21期43-49,共7页
为解决边缘设备检测印刷电路板(PCB)缺陷时存在的高计算开销与复杂环境适应性差等问题,设计了一种面向边缘部署的轻量级自动检测系统。该系统基于YOLOv8n架构,融合迁移学习、模型剪枝与知识蒸馏技术,显著降低了模型复杂度,提升了对小样... 为解决边缘设备检测印刷电路板(PCB)缺陷时存在的高计算开销与复杂环境适应性差等问题,设计了一种面向边缘部署的轻量级自动检测系统。该系统基于YOLOv8n架构,融合迁移学习、模型剪枝与知识蒸馏技术,显著降低了模型复杂度,提升了对小样本和计算资源受限场景的适应能力。针对边缘视频采集中的可变光照、传送带抖动、低对比度及镜头遮挡等极端条件,系统在保持实时性和稳定性的同时,具备较强的鲁棒性。在公开PCB缺陷数据集上进行实验,实验结果表明,该系统在检测精度与推理速度上优于现有主流模型,尤其在边缘端实时检测场景中展现出了更强的鲁棒性与应用价值。配套开发的基于PySide6的图形用户界面,进一步验证了该系统在工业环境中的可部署性与实用性,为实现高效、稳定、低功耗的边缘视觉检测提供了有效路径,具有良好的推广前景。 展开更多
关键词 物联网 PCB缺陷检测 计算机视觉 YOLOv8 边缘设备 pyside6
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基于SCINet模型空气质量预测可视化平台设计
7
作者 张斌 方玲 +2 位作者 莫博文 孙刘洋 覃业梅 《现代信息科技》 2025年第5期62-65,71,共5页
文章基于2014至2021年中国368个城市空气质量数据,运用深度学习模型(包括SCINet、Informer、LSTM、GRU、RNN)构建空气质量预测模型。平台通过采用Qt Designer和Python开发,并结合ETL、数据可视化等技术,实现空气质量预测可视化。平台支... 文章基于2014至2021年中国368个城市空气质量数据,运用深度学习模型(包括SCINet、Informer、LSTM、GRU、RNN)构建空气质量预测模型。平台通过采用Qt Designer和Python开发,并结合ETL、数据可视化等技术,实现空气质量预测可视化。平台支持精准预测空气质量指数,分析污染源影响,用户可自选区域和模型进行预测,并可视化呈现预测性能。平台适用于环保、气象、科研机构及公众,提供高效、准确的空气质量监测与预测工具。 展开更多
关键词 pyside6 SCINet 深度学习
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PC机与LwIP嵌入式设备的UDP通讯研究
8
作者 李鸿博 陆晨 《电子制作》 2024年第20期75-78,共4页
随着LwIP嵌入式设备和Python在工业领域的应用日益增加,加之Python开发工具Pycharm支持第三方库PySide6图形化用户界面,因而Python、PySide6与LwIP嵌入式数采设备的结合可以建立上位PC机与工业现场的远程通讯网络,即上位PC机利用Python... 随着LwIP嵌入式设备和Python在工业领域的应用日益增加,加之Python开发工具Pycharm支持第三方库PySide6图形化用户界面,因而Python、PySide6与LwIP嵌入式数采设备的结合可以建立上位PC机与工业现场的远程通讯网络,即上位PC机利用Python和PySide6实现对LwIP嵌入式设备传输数据的接收和曲线显示。本文深入研究了LwIP嵌入式设备与上位PC机的UDP通讯原理及方法,并对影响UDP通讯的难点进行了分析,提高UDP通讯的稳定性。利用Python和PySide6的图形化交互设计,依据UDP协议获取LwIP嵌入式设备的数据,实现记录、曲线显示和Excel数据导出。经测试,UDP通讯稳定可靠,显示电压值与信号发生器设定电压值一致。 展开更多
关键词 Python GUI pyside6 Excel UDP LwIP嵌入式设备
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