基于卷积神经的跑冒滴漏图像识别方法
公开
摘要
本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于卷积神经的跑冒滴漏图像识别方法，该方法通过摄像设备对监控现场进行视频素材收集；对视频素材进行分解以获得多个图片素材，通过线上标注工具对图片素材进行标注，应用运动目标跟踪算法，根据运动目标和表达和相似性度量标注跑冒滴漏目标的区域；训练获得AI模型，并布局于监控设备当中，由布局有所述AI模型的监控设备对现场采集的视频素材进行分解和识别；当存在跑冒滴漏事件时，对分解获得的图片素材进行标注，并进行告警和事件联动。该方法能够做到自动识别液体、气体跑冒滴漏情况并告警，在视频采集现场光线充足、照射角度合理、摄像设备像素充足的前提下，其检测结果的准确性和实时性都很高。
基本信息
专利标题 ：
基于卷积神经的跑冒滴漏图像识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114283372A
申请号 ：
CN202111300851.4
公开（公告）日 ：
2022-04-05
申请日 ：
2021-11-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
高芝国万路江庆雄张春悦李虎黄金亮黄青虹
申请人 ：
华能澜沧江水电股份有限公司
申请人地址 ：
云南省昆明市官渡区世纪城中路1号
代理机构 ：
昆明祥和知识产权代理有限公司
代理人 ：
唐德林
优先权 ：
CN202111300851.4
主分类号 ：
G06V20/52
IPC分类号 ：
G06V20/52 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-05 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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