基于递归卷积神经网络的煤矿智能监控 安全生产管理平台关键技术研究

• 作者: 刘开南
• 来源期刊: 中国煤炭
• 学科: 工学
• 关键词: 煤矿智能监控 递归卷积 神经网络 安全生产 特征识别
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 机电与信息化
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 分类号: TP76
• 字数: 2364字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-530X.2018.12.020

摘要

针对煤矿井下亮度低、粉尘大、温度高、湿度大以及场景复杂等生产环境,使得监控视频存在目标对象影像不清晰、特征不明显以及干扰元素多等问题,研究了以递归卷积神经网络算法为核心的煤矿智能监控安全生产管理平台关键技术,该技术能够获取高可靠的目标特征向量来提升对象的识别精度,实现在线实时和准确的目标检测与定位,实现煤矿智能监控安全生产管理中特定目标鲁棒性、精确识别和实时预警.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘开南	三亚学院信息与智能工程学院	10	12	3.0	3.0