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：中国煤炭, 2018, 44(12): 84-87.

DOI：10.3969/j.issn.1006-530X.2018.12.020

• 煤矿智能监控
• 递归卷积
• 神经网络
• 安全生产
• 特征识别

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。

• 单位
  三亚学院