基于深度学习的露天矿安全生产智能识别系统
杨志勇
丁文宇
胡桂林
杨福成
张鸿宇
新疆天池能源有限责任公司;新疆露天矿智能生产与管控重点实验室;新疆煤电产业创新研究院
摘要：露天矿生产作业过程中的人工检测无法满足现场实际的使用要求,并且存在现场管理的安全隐患.采用机器视觉、AI智能识别等方式,结合露天矿工作过程中安全监测的具体工作,研发出露天矿安全生产智能识别系统,解决了生产安全监管监察能力与生产发展规模不适应等问题,并通过现场真实工况试验验证检测系统,试验结果表明:安全生产状态检测系统在各种工况下均可有效识别,准确报警率＞90%,检测准确度＞95%,环境鲁棒性强,具有较高工程应用价值,满足安全生产系统的建设要求.
机标关键词：深度学习状态检测系统安全生产系统安全生产状态机器视觉安全监测监察能力工作过程
论文发表日期：2025-08-30
在线出版日期：2025-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 74-77 )