图像处理与BP神经网络在矿井火灾隐患识别中的应用
来源期刊:桂林理工大学学报2016年第3期
论文作者:何晨阳 周孟然 闫鹏程 刘栋 王瑞
文章页码:615 - 618
关键词:矿井火灾;图像处理;特征提取;BP神经网络;
摘 要:矿井火灾在矿井工作过程中比较常见,为了保护矿井安全,减少其对煤矿开采工作的影响,提出了一种图像处理技术与BP神经网络相结合的矿井火灾隐患快速识别方法。实验设置了5个场景,共20组不同的图像,把20组不同实验场景图像经过预处理降噪,之后分别通过BP神经网络、SVM支持向量机和K-means聚类3种不同方法进行分析。结果显示,BP神经网络处理后的正确率最高,达到95%。
何晨阳,周孟然,闫鹏程,刘栋,王瑞
安徽理工大学电气与信息工程学院
摘 要:矿井火灾在矿井工作过程中比较常见,为了保护矿井安全,减少其对煤矿开采工作的影响,提出了一种图像处理技术与BP神经网络相结合的矿井火灾隐患快速识别方法。实验设置了5个场景,共20组不同的图像,把20组不同实验场景图像经过预处理降噪,之后分别通过BP神经网络、SVM支持向量机和K-means聚类3种不同方法进行分析。结果显示,BP神经网络处理后的正确率最高,达到95%。
关键词:矿井火灾;图像处理;特征提取;BP神经网络;