中国安全科学学报

作者：张琦, 吉日格勒

单位：国能准能集团有限责任公司, 内蒙古 鄂尔多斯 010300

关键词：卷积神经网络(CNN),煤泥水外溢,视频检测,特征提取,评价指标

基金：国家自然科学基金资助(51208282)

为解决工厂煤泥水外溢这一难题,提出一种实时监督煤泥水外溢的解决方案。首先,构建基于深度学习的煤泥水外溢视频检测模型,利用卷积神经网络(CNN)提取煤泥水监测图像特征;然后,将提取到的特征代入模型进行训练,通过微调方法,使准确率不断提升;最后,采用相关评价指标评估模型的性能。结果表明:采用基于CNN的煤泥水外溢检测模型相较于传统的检测算法,在各项评价指标上可提高15%以上;在煤泥水外溢的严重程度上也能做出精准判断,各项评价指标均达到90%以上,有助于降低煤泥水外溢状况发生。

来源：2023年第S1期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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