一种人工智能自主识别模型

本发明涉及矿山智能化管理领域，公开了一种人工智能自主识别模型，包括数据采集模块，用于从煤矿现场采集视觉数据、红外数据、音频数据和环境数据；数据预处理模块，用于对采集的数据进行尺度归一化、数据增强、短时傅里叶变换、Mel频率倒谱系数提取和归一化处理；特征提取模块，用于通过深度神经网络从视觉数据、红外数据、音频数据和环境数据中提取特征。通过多模态信息融合技术，提升了矿山作业中对复杂环境的适应能力，充分挖掘不同模态数据的互补性，显著提高了识别精度与鲁棒性。引入的反馈与自学习优化机制，使模型能够根据实时数据自动调整，增强了在矿山环境中的稳定性和适应性。