典型文献
液压支架护帮板工作状态智能识别
文献摘要：
液压支架护帮板的打开和闭合是煤矿井下的主要作业之一.为了自动识别监控视频中每个护帮板的工作状态,需研究液压支架护帮板工作状态智能识别算法.结合深度学习和计算机视觉的算法,可采用融合幅度信息的光流直方图(Histograms of Oriented Optical Flow,HOF)提取运动特征.实验结果表明:算法的准确率达到88.69％、精确率达到79.08％、召回率达到76.16％、F1_score值达到76.53％,fps值达到18帧/s,验证了该算法的可行性和有效性.
文献关键词：
液压支架护帮板;光流直方图;运动识别;计算机视觉;煤矿作业
中图分类号：
作者姓名：
张键;丰继林;袁静;周涵;刘祖阳
作者机构：
防灾科技学院,河北 廊坊 062541
文献出处：
引用格式：
[1]张键;丰继林;袁静;周涵;刘祖阳-.液压支架护帮板工作状态智能识别)[J].计算机时代,2022(06):23-26
A类：
光流直方图
B类：
液压支架护帮板,工作状态,智能识别,煤矿井下,自动识别,监控视频,个护,识别算法,计算机视觉,幅度信息,Histograms,Oriented,Optical,Flow,HOF,运动特征,精确率,召回率,score,fps,运动识别,煤矿作业
AB值：
0.352341
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
