煤矿井下人车联动控制系统

为保障煤矿井下无人运输车辆行驶过程中巷道内人员的安全,提出了一种煤矿井下人车联动控制系统。使用深度可分离卷积网络代替YOLOv3目标检测模型的DarkNet-53特征提取网络,提高目标检测的实时性,并根据上采样与特征金字塔网络的思想,扩大特征图尺度,保证目标检测的精度;使用改进的YOLOv3目标检测模型在车辆行驶时对井下人员进行检测,依据人员与车辆之间的距离,利用遗传算法优化的PID控制实现车辆速度快速、精确调节。实验结果表明,该系统可快速检测人员目标,并根据人员与车辆之间的距离快速控制车辆速度,具有较高的可靠性。

基于车辆及行人检测的交通信号感应控制探索及应用

交通信号感应控制能够根据交叉口交通需求的变化实时调整交通信号配时,但在应用过程中,传统的信号感应控制存在未充分考虑行人过街的交通需求以及相位无交通需求时存在绿灯空放的不足之处。针对此问题,提出人车联动及相位可跳的信号感应控制策略,并通过实际应用验证了所提策略能有效弥补传统感应控制的不足之处。