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申请/专利权人：贵州大学;中国矿业大学(北京)
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于多尺度参量的地下空间关键区域安全预警方法及系统，包括：在地下空间关键区域建立包含多个传感器节点的传感器网络，利用传感器节点中所包含的传感器获取地下空间关键区域的多尺度参量，对多尺度参量进行标准化处理，并提取特征，得到多尺度参量特征，利用预先训练的安全预警模型根据所述多尺度参量特征对地下空间关键区域进行安全识别，得到异常概率，根据所述异常概率的大小判断是否存在安全隐患，若存在安全隐患，则发出安全预警。本发明还提出一种基于多尺度参量的地下空间关键区域安全预警系统。本发明可以提高对地下空间关键区域进行事故风险分析的效率和准确度。
主权项：1.一种基于多尺度参量的地下空间关键区域安全预警方法，其特征在于，所述方法包括：在地下空间关键区域建立包含多个传感器节点的传感器网络，利用所述传感器节点中所包含的传感器获取地下空间关键区域的多尺度参量；对所述多尺度参量进行标准化处理，得到预处理多尺度参量；对所述预处理多尺度参量进行特征提取，得到多尺度参量特征；利用预先训练的安全预警模型对所述多尺度参量特征进行数据转换处理，得到特征矩阵，利用所述安全预警模型通过卷积层对所述特征矩阵进行卷积操作，得到卷积特征，利用所述安全预警模型通过池化层对所述卷积特征进行最大池化操作，得到池化特征，利用所述安全预警模型通过全连接层根据所述池化特征计算出异常概率，其中所述利用所述安全预警模型通过全连接层根据所述池化特征计算出异常概率，包括：利用如下公式计算所述异常概率： ；其中，为所述异常结果，为所述安全预警模型的权重参数，为所述池化特征的向量形式，为所述安全预警模型的偏置项，表示Sigmoid激活函数；根据所述异常概率判断地下空间关键区域是否存在安全隐患，若所述地下空间关键区域存在安全隐患，则发出安全预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州大学 中国矿业大学(北京) 基于多尺度参量的地下空间关键区域安全预警方法及系统
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