基于图像识别的煤矿井下安全管控技术 论文

根据煤矿安全生产的需求，研究基于图像识别的煤矿井下重点区域安全管控技术，利用机器学习算法和计算机视觉技术，同时结合人员管理数据、设备运行数据进行数据分析。通过煤矿安全风险管控源码的应用，可以进一步完善这一系统。该技术结合了先进的计算机图像识别与数据挖掘方法，实现了对井下人员行为和煤量的精准监测和管控，形成了目标风险预控的知识库，并进行了井下实验验证。实验数据显示，系统平台的实时分析响应时间小于2秒，识别率超过98%，系统能够有效实现对井下人员、煤量等动态目标的安全管控。有关煤矿安全生产计算机监控系统研究显示，类似系统在实际应用中表现出色，进一步验证了其可靠性与实用性。

借助openCV机器视觉之图像识别深度学习实战等工具，研究人员得以不断优化图像识别算法，使得煤矿安全监控系统在复杂环境下依然保持高效。综上所述，该技术的应用，不仅大大提高了煤矿的安全水平，还在煤矿的风险管理和人员管理中发挥了重要作用。如需了解更多关于煤矿安全管理中的计算机技术的应用信息，相关研究文献提供了丰富的案例分析和理论支持。