基于深度学习的矿灯生产管控方法及相关设备

本发明提供了一种基于深度学习的矿灯生产管控方法及相关设备。上述方法包括在目标矿灯的生产过程中，基于预设的传感器采集矿灯生产环境内的参数数据；对所述参数数据进行预处理，得到对应的目标参数数据；调用预设的质量预测模型；其中，所述质量预测模型为基于预先构建的样本数据对预设的深度学习模型进行训练后生成的模型；基于所述质量预测模型对所述目标参数数据进行预测处理，得到与所述目标矿灯对应的质量预测结果；判断所述质量预测结果是否为低质量；若是，基于预设的参数调整策略对所述参数数据进行对应的调整处理。本发明基于质量预测模型的使用可以实现对矿灯的生产质量进行准确预测和监控，从而提高矿灯的生产效率和产品质量。