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的分析。经过联动分析与数据挖掘，可以实现对井下人员行为和煤量的监测与管控，形成目标风险预控的知识库，并进行了井下实验验证。实验数据表明：系统平台的实时分析响应时间小于2秒，识别率大于98%，系统能够有效地实现井下人员、煤量等动态目标的安全管控。对此类技术的进一步探讨，可以参考《基建煤矿安全评价与风险预控研究》以及《浅析基于风险预控的煤矿安全管理》。

在实践中，这种技术的应用效果得到了验证，例如在《中小煤矿安全风险预控型矿井构建》中，进一步展示了如何通过该系统实现煤矿安全的全面预控。同时，为了更好地理解机器学习在图像识别中的具体实现，相关的技术细节可以参考《机器学习图像识别代码》。这些资源将为进一步完善煤矿安全风险管控体系提供有力的支持与参考。