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公开(公告)号：CN113868381A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111384622.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F16/33 , G06F16/31 , G06F16/36 , G06F40/205
Abstract: 本申请属于数据处理技术领域，具体涉及一种煤矿瓦斯爆炸事故信息抽取方法及系统。所述方法包括以下步骤：基于煤矿瓦斯爆炸事故的事故案例报告集合，构建煤矿瓦斯爆炸事故的事故信息的抽取规则库；其中，事故案例报告集合包含多个煤矿瓦斯爆炸事故的事故案例报告，抽取规则库中包含多个不同的事故信息抽取规则，多个不同的事故信息抽取规则分别与多个不同的事故信息相对应；基于抽取规则库中的事故信息抽取规则，根据预先获取的目标事件的事故文本，抽取目标事件的所述事故信息。本申请是借助于规则模式的信息抽取技术，为解决煤矿瓦斯爆炸事故分析效率提供了全新方案，也为预防瓦斯爆炸事故提供了强有力的数据支撑和最准确的切入点。
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公开(公告)号：CN113934852A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111538123.7
申请日：2021-12-16
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06Q50/02
Abstract: 本申请属于电数字数据处理技术领域，提供了一种煤矿违章信息文本自动分类方法和系统，该方法包括：基于事故致因“2‑4”模型和MECE原则，构建违章行为分类体系；根据违章行为分类体系，对煤矿违章信息文本进行处理，得到违章形式文本集合；根据违章形式文本集合和煤矿违章信息文本，构建煤矿违章信息的空间向量模型；基于煤矿违章信息的空间向量模型，对待分类的违章记录进行自动分类，得到煤矿违章信息文本分类结果。通过该方法，有效解决煤矿领域的违章信息文本分类问题，提高了煤矿违章信息文本的利用率。
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公开(公告)号：CN115082817A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110260288.6
申请日：2021-03-10
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明涉及消防技术领域，尤其涉及火灾探测技术方法，特别涉及一种基于卷积神经网络的火焰识别和检测方法。为了优化借助于深度学习中广泛应用于模式识别、图像处理的卷积神经网络算法来对火焰进行识别和检测问题。本发明通过增加数据多样性和数据增强的方式，构建火焰图像样本库；通过增加卷积核数量、卷积‑卷积‑池化的结构和使用多个小尺寸卷积核替代大尺寸卷积核优化卷积神经网络性能并设计火焰识别模型FlameNet；基于Faster‑RCNN算法，设计火焰检测模型FRCNN‑ZF模型；最后设计火焰检测系统GUI。形成的模型和系统、直观、清晰实现对火焰的准确识别和检测，同时具备一定的抗干扰能力，简单易用，也利于非专业人员的使用。
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公开(公告)号：CN113868381B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111384622.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F16/33 , G06F16/31 , G06F16/36 , G06F40/205
Abstract: 本申请属于数据处理技术领域，具体涉及一种煤矿瓦斯爆炸事故信息抽取方法及系统。所述方法包括以下步骤：基于煤矿瓦斯爆炸事故的事故案例报告集合，构建煤矿瓦斯爆炸事故的事故信息的抽取规则库；其中，事故案例报告集合包含多个煤矿瓦斯爆炸事故的事故案例报告，抽取规则库中包含多个不同的事故信息抽取规则，多个不同的事故信息抽取规则分别与多个不同的事故信息相对应；基于抽取规则库中的事故信息抽取规则，根据预先获取的目标事件的事故文本，抽取目标事件的所述事故信息。本申请是借助于规则模式的信息抽取技术，为解决煤矿瓦斯爆炸事故分析效率提供了全新方案，也为预防瓦斯爆炸事故提供了强有力的数据支撑和最准确的切入点。
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