ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】在输煤廊道监控领域，依靠阈值判断和人工经验的传统监控方法，在准确性、实时性以及对复杂环境的适应性方面存在显著不足，难以满足现代工业安全生产的需求。 为解决这些问题，本研究将深度学习算法引入输煤廊道智能监控与预警系统，设计了多模态数据融合的深度学习模型，全面分析了输煤廊道的视频图像、设备运行参数和环境参数，以提升输煤廊道监控的准确性、实时性及对复杂环境的适应性。 该研究为输煤廊道的智能化安全管理提供了有效的技术支持。
