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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:CN106226156A
公开(公告)日:2016-12-14
申请号:CN201610837109.X
申请日:2016-09-21
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G01N3/04
CPC classification number: G01N3/04 , G01N2203/04
Abstract: 本发明为一种动静组合加载条件下的煤岩试件夹具,以布置有螺纹孔洞的底板、中隔板和顶板为主体,同时包含后挡板、竖立杆、横挡板、支撑立柱、立杆夹板、及螺钉、螺母等配套设施,可适用于受静载煤岩体振动破坏的科学实验。激振器通过激振器底座固定在底板上;煤岩试件前端面与激振头接触,后端面与立杆夹板接触,下端面与中隔板接触,上端面和千斤顶相接触,这样不仅起到了固定煤体的作用,还将千斤顶的静载以均布载荷的方式传递给煤岩体,并使激振波为平面波,从而避免试件点加载时的局部破坏。该套夹具克服了传统受载煤体振动破坏时试件或激振器移动、激振载荷不一致及静载未能全面模拟采场应力分布的弊端,使用方法简单,实用性强。
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公开(公告)号:CN206038426U
公开(公告)日:2017-03-22
申请号:CN201621069609.5
申请日:2016-09-21
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G01N3/04
Abstract: 本实用新型为一种动静组合加载条件下的煤岩试件夹具,以布置有螺纹孔洞的底板、中隔板和顶板为主体,同时包含后挡板、竖立杆、横挡板、支撑立柱、立杆夹板、及螺钉、螺母等配套设施,可适用于受静载煤岩体振动破坏的科学实验。激振器通过激振器底座固定在底板上;煤岩试件前端面与激振头接触,后端面与立杆夹板接触,下端面与中隔板接触,上端面和千斤顶相接触,这样不仅起到了固定煤体的作用,还将千斤顶的静载以均布载荷的方式传递给煤岩体,并使激振波为平面波,从而避免试件点加载时的局部破坏。该套夹具克服了传统受载煤体振动破坏时试件或激振器移动、激振载荷不一致及静载未能全面模拟采场应力分布的弊端,使用方法简单,实用性强。
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