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可燃性粉尘云的图像检测方法
被引量：
4
1
作者
赵欣然
张琪
+1 位作者
王卫东
徐志强
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期8-13,共6页
近年来粉尘爆炸引起的安全生产事故频繁发生,在线检测粉尘易集聚场所的粉尘云浓度并进行预警,成为控制粉尘爆炸的关键手段,而目前粉尘浓度传感器在大空间粉尘云聚集场所存在安装与识别局限性。为此,提出基于深度学习的可燃性粉尘云图像...
近年来粉尘爆炸引起的安全生产事故频繁发生,在线检测粉尘易集聚场所的粉尘云浓度并进行预警,成为控制粉尘爆炸的关键手段,而目前粉尘浓度传感器在大空间粉尘云聚集场所存在安装与识别局限性。为此,提出基于深度学习的可燃性粉尘云图像检测方法;采用基于卷积神经网络(CNN)的Faster R-CNN模型,对可燃性粉尘云进行端到端的检测与识别;并通过建立的粉尘云标准浓度图像数据库验证模型的有效性。结果表明:Faster R-CNN模型具有较高的识别精度。
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关键词
可燃性粉尘云
图像检测
卷积神经网络(CNN)
深度学习
Faster
R-CNN模型
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职称材料
题名
可燃性粉尘云的图像检测方法
被引量：
4
1
作者
赵欣然
张琪
王卫东
徐志强
机构
中国
矿业大学(北京)化学与环境工程学院
中国安全生产科学研究院重大危险源监控中心
东北电力大学计算机学院
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期8-13,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0805900)
十二五科技支撑计划项目(2015 BAK16B-JY003)
+1 种基金
中国安全生产科学研究院基本科研业务费专项资金资助(2016JBKY13)
中国安全生产科学研究院科技创新研发基金资助(CXYF201902)
文摘
近年来粉尘爆炸引起的安全生产事故频繁发生,在线检测粉尘易集聚场所的粉尘云浓度并进行预警,成为控制粉尘爆炸的关键手段,而目前粉尘浓度传感器在大空间粉尘云聚集场所存在安装与识别局限性。为此,提出基于深度学习的可燃性粉尘云图像检测方法;采用基于卷积神经网络(CNN)的Faster R-CNN模型,对可燃性粉尘云进行端到端的检测与识别;并通过建立的粉尘云标准浓度图像数据库验证模型的有效性。结果表明:Faster R-CNN模型具有较高的识别精度。
关键词
可燃性粉尘云
图像检测
卷积神经网络(CNN)
深度学习
Faster
R-CNN模型
Keywords
combustuble dust cloud
image detection
convolutional neural networks(CNN)
deep learning
Faster R-CNN model
分类号
X932 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
可燃性粉尘云的图像检测方法
赵欣然
张琪
王卫东
徐志强
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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