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双路U‑Net深度神经网络矿山井下危险行为智能分级辨识方法

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本发明公开了一种双路U‑Net深度神经网络矿山井下危险行为智能分级辨识方法，包括数据获取、图像预处理、危险行为样本制作、单路网络设计及参数训练、构建双路U‑Net网络结构、图像输入模块设计、双路U‑Net网络特征提取模块设计、预警模块设计等步骤。本发明将包含危险行为的影像作为输入数据，通过U‑Net网络对其中的危险行为进行识别、分类及预警的方法，及时发现井下生产过程中出现的危险行为并发出预警，从而最大程度地避免生产事故的发生。

著录项

公开/公告号CN107886081A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-04-06

原文格式PDF
申请/专利权人武汉理工大学;
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申请/专利号CN201711185883.8
发明设计人陈先锋;崔文琦;崔巍;张英;代华明;何松;袁必和;
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申请日2017-11-23
分类号G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人魏波
地址 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号
入库时间 2023-06-19 04:58:04

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-05-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20171123

实质审查的生效
2018-04-06

公开

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