典型文献
焦化烟火智能识别系统优化研究
文献摘要：
为提高识别焦炉烟火的准确率,设计了一种焦炉环保监控烟火自动检测系统.该系统基于AI机器深度学习视觉分析核心技术,可解决实际生产中发生的多种问题,适应性强、运行稳定、安装方便.对于异常烟火和火焰,可实时检测识别及预警,识别准确率超过90％.
文献关键词：
焦化烟火;深度学习;人工智能;环保
中图分类号：
作者姓名：
杨化松;杨文灯;李辉
作者机构：
北京佰能盈天科技股份有限公司 北京100096;济南火炬科技开发有限公司 山东济南 250000
文献出处：
引用格式：
[1]杨化松;杨文灯;李辉-.焦化烟火智能识别系统优化研究)[J].安徽冶金科技职业学院学报,2022(02):52-55
A类：
焦化烟火
B类：
智能识别系统,系统优化,焦炉,控烟,自动检测系统,机器深度学习,视觉分析,运行稳定,火焰,实时检测识别,识别准确率
AB值：
0.319715
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