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一种基于深度学习的船舶机舱烟雾识别方法 

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申请/专利权人:中交第三航务工程局有限公司;中交上海三航科学研究院有限公司;中交上海港湾工程设计研究院有限公司

摘要:本发明公开了一种基于深度学习的船舶机舱烟雾识别方法,涉及船舶安全监测技术领域,该方法包括:根据船舶机舱结构设定多个监测点位,进行多个传感器与图像采集设备的布设,生成传感监测数据集并激活图像采集设备,生成目标船舶机舱的机舱图像集;构建深度学习模型,将所述机舱图像集传输至所述深度学习模型进行烟雾标识,生成机舱烟雾图像集,生成告警指令,将所述告警指令发送至远程终端。本发明解决了现有技术中船舶机舱烟雾识别技术的识别准确率不高,导致在火灾发生时无法及时发现并报警,从而延误了火灾防控时机的技术问题,达到了提高船舶机舱烟雾监测与预警的准确性和可靠性的技术效果。

主权项:1.一种基于深度学习的船舶机舱烟雾识别方法,其特征在于,所述方法包括:根据目标船舶机舱结构信息设定多个监测点位,基于所述多个监测点位对目标船舶机舱进行多个传感器与图像采集设备的布设;通过所述多个传感器对目标船舶机舱进行实时监测,生成传感监测数据集;基于所述传感监测数据集激活所述图像采集设备对目标船舶机舱进行数据采集,生成目标船舶机舱的机舱图像集;构建深度学习模型,将所述机舱图像集传输至所述深度学习模型进行烟雾标识,生成机舱烟雾图像集;基于所述机舱烟雾图像集结合所述传感监测数据集生成告警指令,将所述告警指令发送至远程终端。

全文数据:

权利要求:

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