摘要：新型冠状病毒肺炎(以下简称“新冠肺炎”)疫情暴发以来,GIS技术等空间信息技术在可视化呈现新冠肺炎疫情分布、传播和早期预测预警等方面提供了大量的技术手段和应用实例,这些技术手段和应用实例为新冠肺炎疫情的科学防控和精准施策奠定了基础。本文针对新冠肺炎疫情,使用GIS方法设计出传染病实时预警溯源系统,并在此基础上介绍了该系统在新冠肺炎疫情防控中的应用,为进一步提升新冠肺炎疫情防控水平提供参考。

摘要：针对驾驶员常见危险驾驶习惯如驾驶汽车过程中看手机、打电话、进食以及同车内乘客聊天等现象,设计基于深度学习技术的危险驾驶行为检测模型。采用PaddlePaddle框架,将PaddleX深度学习网络模型转化为PaddleHub轻量型深度学习网络模型便于部署和应用;实现对驾驶员:正常安全驾驶、右手发短信/玩手机、右手打电话、左手发短信/玩手机、左手打电话、调试车载多媒体、进食、向后排拿物、整理妆容、同乘客谈话等10种驾驶行为的检测,检测准确率达98%以上。

摘要：避障系统的设计是构建矿区智能巡检小车的前提条件,避障系统可以分为视觉避障系统、激光雷达避障系统和毫米波雷达避障系统等。以经济、实用、效果好为原则,本文采取毫米波雷达作为智能巡检小车的避障方式,介绍了毫米波雷达的基本技术指标,并采用HLK-LD303-24G雷达设计了基于的串口通信的环境数据采集过程,为矿区智能巡检小车的避障提供了新的解决方案。

摘要：随着科技的发展,在矿区这种复杂环境下,机器人得到了广泛的应用。在机器人的各种避障算法中,人工势场法具有实时性好、反应速度快、适应性强和运算量小的优点,因此在智能巡检机器人基础上改进的人工势场法常作为主体算法。本文通过修改传统人工势场法斥力函数并重新定义斥力方向,促使机器人在不同情况下逃离障碍物。经过仿真实验证明,算法避障和路径规划效果有明显改善,局部最优问题得到有效的改善。

摘要：为了能让矿山自助装载车能检测矿山道路的边界线和适应矿山环境,并能在多种道路环境下稳定安全地行驶,本文针对矿区的非结构性道路边界线不明显、道路情况复杂多样的问题,提出一种适用于矿区复杂道路边界线检测的方法。同时在此方法的基础上,针对矿山自助装载车在复杂弯道情况下控制不稳定的情况,提出了一种更具预见性的弯道控制算法。

摘要：在矿区场景下进行运动目标检测,传统的高斯混合模型存在计算量大、实时性差、面对突发情况响应慢等问题。针对这些不足进行以下两方面改进,采用隔行隔列进行提取像素点并建模匹配,减少计算量,提高算法实时性;提出帧间差分法和高斯混合模型相结合的算法,通过判断相邻帧之差是否超过阈值调整模型更新速率,以解决响应慢的问题。实验结果表明,改进方法能够获得较好的目标检测效果。