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基于Mamba模型与规则引擎的人员闯入识别方法及系统 

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申请/专利权人:浪潮通信信息系统有限公司

摘要:本发明公开了基于Mamba模型与规则引擎的人员闯入识别方法及系统,属于人工智能技术领域,本发明要解决的技术问题为现有夜间监控系统在多模态数据处理和实时反应方面的不足,采用的技术方案为:红外和RGB数据收集及数据预处理:收集包括红外摄像头和普通RGB摄像头采集的多种传感器的原始数据,并采用深度学习的Mamba模型对包括红外图像和RGB图像的多模态数据进行特征提取和初步识别,获取预处理后的质量增强数据,为后续模型训练提供准确的输入数据;深度学习训练;规则引擎处理:根据实时环境变化动态调整,以适应不同的监控条件和响应策略;实时推理与决策;数据反馈与迭代更新。

主权项:1.一种基于Mamba模型与规则引擎的人员闯入识别方法,其特征在于,该方法具体如下:红外和RGB数据收集及数据预处理:收集包括红外摄像头和普通RGB摄像头采集的多种传感器的原始数据,并采用深度学习的Mamba模型对包括红外图像和RGB图像的多模态数据进行特征提取和初步识别,获取预处理后的质量增强数据,为后续模型训练提供准确的输入数据;深度学习训练:采用Mamba模型对预处理后的质量增强数据进行特征学习,使用权重的聚焦损失作为自适应损失函数,优化对不平衡数据集的处理,并增强Mamba模型对小目标的识别能力;规则引擎处理:根据实时环境变化动态调整,以适应不同的监控条件和响应策略;实时推理与决策:在边缘计算环境中部署训练好的Mamba模型,实现实时数据处理和即时决策,并通过增量学习技术定期更新Mamba模型,以适应环境变化并提高模型的长期稳定性;数据反馈与迭代更新:将边缘节点的操作数据和识别结果定期回传至云端,云端利用对应数据评估模型性能,并通过机器学习算法优化和更新Mamba模型,以不断提升整体性能和适应能力。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 浪潮通信信息系统有限公司 基于Mamba模型与规则引擎的人员闯入识别方法及系统

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