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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种适合边缘计算的融合多源时序数据的火灾预测方法，包括采集多视角RGB图像、多视角红外图像和气象数据，并对数据预处理；以CNN为骨干网络构建SmokeyNet预测模型，将预处理后的数据输入预测模型，进行多源数据融合；选择稀疏注意力机制、强注意力机制和多头注意力机制三种注意力机制；添加外部寄存器模块和长短期记忆网络；对SmokeyNet预测模型进行训练。本发明在野外火灾预测时，解决了样本数据不足的问题，并且提高对于长时间监测的准确性。从而帮助减少火灾造成的人员伤亡和财产损失，提高应对火灾的效率和及时性。
主权项：1.一种适合边缘计算的融合多源时序数据的火灾预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、采集目标区域多视角RGB图像、多视角红外图像和气象数据，并对多视角RGB图像和气象数据进行预处理；步骤2、对多视角红外图像进行高斯平滑处理；步骤3、以CNN为骨干网络构建SmokeyNet预测模型，将预处理后的多视角RGB图像和气象数据，以及高斯平滑处理后的多视角红外图像输入SmokeyNet预测模型，进行多源数据融合；步骤4、选择稀疏注意力机制、强注意力机制和多头注意力机制三种注意力机制；步骤5、添加外部寄存器模块和长短期记忆网络；步骤6、对SmokeyNet预测模型进行训练，通过随机梯度下降更新模型权重，并调整损失函数和优化器，得到训练完成的SmokeyNet预测模型，通过训练完成的SmokeyNet预测模型对目标区域火灾进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种适合边缘计算的融合多源时序数据的火灾预测方法
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