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基于深度学习的矿山电器火灾检测系统设计

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矿山火灾是矿山生产中常见的安全事故之一,电器设备的故障往往是火灾的主要原因之一.传统的火灾检测方法存在着识别效率低、漏报率高的问题,已经无法满足矿山电器火灾检测的需求.本文旨在基于深度学习技术设计一种矿山电器火灾检测系统,该系统具有实时监测与报警的功能.通过建立高效的数据流处理机制,对传感器数据进行预处理、特征提取和模型推断,实现对火灾风险的快速识别.借助合适的阈值设置和报警机制,当火灾风险达到或超过阈值时,及时触发报警通知相关人员.通过系统评估与改进,优化系统性能和鲁棒性,提高电器火灾检测的准确性和可靠性.

贾伟晶、姜鑫杰

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山东黄金矿业(莱州)有限公司焦家金矿

深度学习 矿山电器 火灾检测 系统设计

2024

中国金属通报

中国金属通报

ISSN:1672-1667
年,卷(期):2024.(13)