个人卖家：
zhuge帮忙
创建于：2025-08-20
| 使用环境 | 矿井巷道环境，照明条件复杂，存在强光和昏暗区域。使用Ubuntu 16.04操作系统，Caffe深度学习框架，Nvidia GTX 1080ti GPU。 |
|---|---|
| 使用对象 | 矿井中的行人 |
| 使用目的 | 实现矿井机车的自动驾驶，通过检测矿井中的行人，减少事故的发生，保障工人安全。 |
| 输入数据 | 矿井摄像头拍摄的图像帧 |
| 输出数据 | 行人检测结果，包括行人位置和置信度 |
| 硬件配置 | CPU：Intel Core i7-6700 3.4GHz×8 内存：8GB GPU：Nvidia GTX 1080ti 操作系统：Ubuntu 16.04 深度学习框架：Caffe |
| 样本获取 | 从桃源煤矿和新集煤矿机车摄像头拍摄的矿井视频中获取图像，标注行人，制作数据集。训练集14760幅，验证集1845幅，测试集1845幅。 |
| 测试结果 | 在测试集1845幅图像上，平均精度（AP）为63.4%，检测速度为37帧/秒。 |
| 执行速度 | 检测速度为37帧/秒 |
| 资源消耗 | 使用4核CPU，计算占比平均约60%；8GB内存，使用占比50%。 |
| 源码类型 | Python版本源码 |
| 文件大小 | 算法程序文件32KB，权重文件256MB。 |
| 相关备注 | 可提供技术支持和部署改进服务。 |
| 买家 | 规格或版本 | 评分 | 评价 | 时间 |