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深度学习矿井火灾图像识别模型设计与性能评估

目录

文档综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.1矿井安全的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.1.2火灾的危害及早期预警的必要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2.1矿井火灾探测技术发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.2.2基于深度学习的图像识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.3.1本文目标设定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

1.3.2主要研究工作概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

1.4技术路线与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.4.1整体研究思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.4.2主要技术方法选型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.1深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.1.1卷积神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

2.1.2常见深度学习模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

2.2图像处理基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.2.1图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

2.2.2图像特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

2.3矿井火灾图像特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

2.3.1矿井环境图像特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

2.3.2火灾图像特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

基于深度学习的矿井火灾图像识别模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．63

3.1数据集构建与采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

3.1.1数据来源与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

3.1.2数据标注与筛选．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

3.2模型框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

3.2.1基于改进卷积神经网络的模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71

3.2.2模块功能与连接方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73

3.3模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76

3.3.1损失函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79

3.3.2优化器算法应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81

3.3.3训练参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

3.4模型评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90

3.4.1准确率评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93

3.4.2其他性能指标定义．．．．．．．．．．．