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一种基于深度学习的煤矿环境监测方法及其系统

发布时间: 2024-07-21

基本信息

合作方式： 技术转让
成果类型： 发明专利
行业领域：
新能源及节能技术
成果介绍
本发明提供一种基于深度学习的煤矿环境监测方法及其系统。涉及图像处理技术领域。该方法包括：S1构建模型训练所需的煤矿矿井图像数据集；S2构造深度学习模型并进行训练，所述深度学习模型包括连接结构模块，注意力模块， 残差模块，损失函数模块；S3进行可认证的矿井岩层环境预测。该方法结合了深度学习和轻量级身份认证算法，旨在提高采煤作业的效率和安全性。通过深度学习模型对有限光照条件下的图像进行训练，模型能够自动提取图像中的特征，并进行准确的分类和分割。这有助于降低因误判导致的设备误操作，提高采煤效率。
成果亮点
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的煤矿环境监测方法 及其系统。
团队介绍
郭洁 石磊 马子康 邹迪 宋辉
成果资料