深度学习及其在煤矿安全领域的应用

• 作者: 周世禄 李娜 杨小彬 王逍遥
• 来源期刊: 煤矿安全
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 煤矿安全管理 图像识别 声音识别 智能监控
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 监察·管理
• 页码范围: 253-256
• 页数: 4页
• 分类号: TD79
• 字数: 2985字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.2019.01.062

摘要

深度学习作为最近兴起的多层神经网络学习算法,凭借其优异的表现,迅速成为各个领域研究的热点话题.为引起更多从事煤矿安全领域的研究者对深度学习进行探索和讨论,并推动深度学习在煤矿安全领域的应用,详细阐述了近几年深度学习在图像识别和声音识别等方面所取得的进展及其应用领域,分析了煤矿中矿工的不安全行为和状态监测以及机械设备的故障检测两方面存在的问题,并针对相应问题分别利用图像识别和声音识别2种方法提出了模型的训练流程.