图像处理与BP神经网络在矿井火灾隐患识别中的应用

发布时间：2017-09-26 16:15

  本文关键词：图像处理与BP神经网络在矿井火灾隐患识别中的应用

  更多相关文章： 矿井火灾 图像处理 特征提取 BP神经网络

【摘要】：矿井火灾在矿井工作过程中比较常见,为了保护矿井安全,减少其对煤矿开采工作的影响,提出了一种图像处理技术与BP神经网络相结合的矿井火灾隐患快速识别方法。实验设置了5个场景,共20组不同的图像,把20组不同实验场景图像经过预处理降噪,之后分别通过BP神经网络、SVM支持向量机和K-means聚类3种不同方法进行分析。结果显示,BP神经网络处理后的正确率最高,达到95%。
【作者单位】： 安徽理工大学电气与信息工程学院;
【关键词】： 矿井火灾 图像处理 特征提取 BP神经网络
【基金】：国家自然科学基金项目(51174258) “十二五”国家科技支撑计划重点项目(2013BAK06B01)
【分类号】：TD75;TP183;TP391.41
【正文快照】： 火灾是煤矿五大灾害之一,常采用检测相关气体浓度的方法进行监控。由于恶劣的矿井环境,普通的气体分析色谱仪很难在矿井下使用,若采用激光气体分析方法成本又太高[1]。目前应用在矿井内部的多为成本较高的激光气体分析方法。因此,本文提供了一种新型的矿井火灾隐患处理技术,将

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 郭玉森;矿井火灾特性及火源分析[J];闽西职业大学学报;2001年01期

2 张兴凯;;矿井火灾风险指数评价法[J];安全与环境学报;2006年04期

3 刘伟;郭鹿林;刘立春;崔金库;;矿井火灾的危害及预防措施[J];煤矿安全;2008年07期

4 程效坤;;浅谈矿井火灾的预防与处理[J];山东煤炭科技;2009年04期

5 闫斌;赵晓宇;;矿井火灾危害分析及其防治技术[J];煤;2010年09期

6 马军灵;;矿井火灾发生的原因及防治措施[J];科技信息;2010年33期

7 姜好军;;矿井火灾及其防治[J];科技风;2011年06期

8 李丹天;;基于矿井火灾的基础理论与规律[J];科技视界;2012年29期

9 承，

本文编号：924494