基于图像识别的煤矿井下安全管控技术_中国煤炭行业知识服务平台

基于图像识别的煤矿井下安全管控技术

作者

张立亚
单位

煤炭科学技术研究院有限公司煤矿应急避险技术装备工程研究中心北京市煤矿安全工程技术研究中心
摘要

根据煤矿安全生产的需求,研究基于图像识别的煤矿井下重点区域安全管控技术,利用机器学习算法和计算机视觉技术,同时结合人员管理数据、设备运行数据进行数据的分析,经过联动分析,数据挖掘,可实现对井下人员行为、煤量的监测和管控,形成目标风险预控的知识库,并进行了井下的实验验证。实验数据表明:系统平台的实时分析响应时间小于2s,识别率大于98%,系统可以有效的实现井下人员、煤量等动目标的安全管控。
关键词

视频监控图像识别动目标识别技术煤量监测智慧矿山
基金项目(Foundation)

国家重点研发计划资助项目（2018YFC0808304）；煤炭科学技术研究院技术创新基金资助项目（2018CX07）
相关文章

[1]基于维纳滤波的矿井监控图像的复原技术
相关专题

这篇文章属于《煤矿安全》优秀论文评选结果 | 2021年（20篇）