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申请/专利权人：新疆大学
摘要：本发明涉及一种化工风险管理技术领域，是一种基于深度学习的化工园区风险分区分级管控、平台及存储介质，包括创建化工园区的三维园区空间模型，可视化展示化工园区的区内设置情况；根据待识别风险相关数据类型在风险识别模型库中选取对应的一个或多个风险识别模型，并将待识别风险相关数据输入对应的风险识别模型；对各个风险识别模型的输出结果进行风险评价。本发明利用YOLOv8m网络模型得到的风险识别模型对化工园区内风险进行识别，相较于结合传感器采集数据、传统图像处理算法和经验主义的风险识别方法，提高了风险识别的准确性和稳定性，并针对风险识别模型的风险识别结果执行风险分级管理，能够实现化工园区风险分区分级管控。
主权项：1.一种基于深度学习的化工园区风险分区分级管控方法，其特征在于，包括：将化工园区的三维数据导入Unity3D引擎，创建化工园区的三维园区空间模型，3D可视化展示化工园区的区内设置情况，区内设置情况包括建筑、建筑内设备、管道分布；获取待识别风险相关数据，根据待识别风险相关数据类型在风险识别模型库中选取对应的一个或多个风险识别模型，并将待识别风险相关数据输入对应的风险识别模型，其中风险识别模型库中的每个风险识别模型均使用若干样本对YOLOv8m网络模型进行深度学习得到，若干样本中的每个样本均包括历史风险相关数据和对应的风险标识；对各个风险识别模型的输出结果进行风险评价，得到风险分区分级结果，并在三维园区空间模型中进行显示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新疆大学 基于深度学习的化工园区风险分区分级管控、平台及电子设备
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