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煤矿安全隐患智能识别模型及其应用系统
本书分析了蕴含在煤矿各类系统产生的视频图像数据和时间序列数据中的隐患特征,并对隐患进行了分类,初步设计了不同隐患识别方法,给出了数据收集、数据增强和数据合成等的方法,构建了煤矿安全隐患数据集;利用煤矿安全隐患视频图像数据集,采用YoloX、AlphaPose、ST-GCN、MonoFlex等深度学习模型,构建了基于视频图像数据的静态、动态和复杂类别安全隐患智能识别模型;利用煤矿安全隐患时间序列数据,采用LSTM、GRU和GPT等模型,构建了基于时间序列数据的安全隐患智能识别模型;综合采用Kubernetes+Docker、Flink、NvidiaTrintonInferenceServer、DeepStream和TensorRT等技术,基于Vue框架实现了桌面端和移动端两套应用层APP的设计,并完成了煤矿安全隐患智能系统的初步开发和应用。
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