简介:摘要:随着我国经济建设快速发展和人民物质生活水平的不断提高,造成火灾的因素也明显增多。基于视觉感知的监控系统在城市防火、森林防火和其他重要场所的防火监测中发挥了重要作用。通过计算机视觉技术,对早期的火灾事件进行监测,已经受到研究人员的广泛关注。目前基于深度学习的烟雾识别方法主要是有监督学习范式,包含端到端的烟雾图像分类、烟雾目标检测等。但是烟雾目标不同于一般的刚体目标,其存在半透明、非刚体的特征,因此人工无法对烟雾图片进行非常精确的标注,尤其是逐像素的浓度标注。但是烟雾的浓度信息又是烟雾的核心信息之一,其中包含了最丰富的烟雾像素级别信息。为了弥补烟雾标注困难和浓度预测的鸿沟,本文从深度学习内部的特征空间优化开展,结合弱监督学习范式,对烟雾和背景特征的分布进行优化,最后特征空间分布优化、不同浓度烟雾特征度量和知识蒸馏等三个方面展开,探讨了视觉感知中的烟雾浓度弱监督估计策略。
简介:摘要:煤矿地质资料是煤矿开采设计的重要依据,如何准确、有效地获取地质资料是煤矿企业重点关注的问题。虽然钻探方法是一种有效获取地质资料的方法,但是成本高、费时且精度低。为此,煤矿企业开始采用物探方法来获取地质资料。随着科学技术的发展,一些物探技术日益成熟,被逐渐应用到煤矿地质勘探中,使得获取地质资料变得更为简便。煤炭开采前需要对区域进行地质灾害勘查,选择合理的勘探方法获取地质资料,在对资料分析和研究的基础上,制定合理的开采方案,便于后续开采活动高效、有序进行,规避地质灾害带来的不良影响。本文围绕煤矿常用的物探技术进行论述,重点分析了其在煤层地质构造勘探和水文地质勘探中的应用。