基于弱监督深度学习的煤矿生产不安全行为检测应用研究

摘要：

实时监测煤矿生产过程的安全事件,及时发现和消除隐患,对确保煤矿生产过程安全具有重要意义.由于标注数据样本不足,导致学习模型的性能下降,影响监测效果.针对此问题,提出一种基于弱监督深度学习的煤矿生产不安全行为检测方法,设计了深度神经网络提取并融合图像显著特征,实现选煤生产过程的不安全行为检测,为安全预警提供支撑,在公开数据集和真实的煤矿生产中进行了试验,验证了所提方法的有效性.

关键词：煤矿安全;弱监督学习;深度学习

所属期刊栏目：50

分类号：TM573(电器)

在线出版日期：2022-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：58-62