[发明专利]一种基于深度学习的轨道列车设备间烟雾防火监测方法在审
| 申请号： | 201810107379.4 | 申请日： | 2018-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN108334902A | 公开（公告）日： | 2018-07-27 |
| 发明（设计）人： | 黄晋;刘尧;胡志坤;白云仁;胡昱坤;张恩德 | 申请（专利权）人： | 北京华纵科技有限公司;清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京律谱知识产权代理事务所(普通合伙) 11457 | 代理人： | 罗建书 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的轨道列车设备间烟雾防火监测方法，其包括：步骤S40，将基于烟雾数据的测试数据样本输入已经训练好的CNN网络模型中，从CNN网络模型的输入层开始，通过前向传播；在输出层得到各类烟雾特征参数的后验概率；步骤S50，将得到的各类烟雾特征参数的后验概率与对应类的设定概率阈值进行比对，根据比对结果确定轨道机车设备间是否发生火灾。本发明能够提高火灾判断结果的准确性，减少从发生火灾到实现监测的反应时长，并能够有效提高监测的灵敏度。 | ||
| 搜索关键词： | 设备间 烟雾 烟雾特征参数 防火监测 轨道列车 后验概率 网络模型 测试数据样本 火灾 比对结果 轨道机车 火灾判断 前向传播 灵敏度 输出层 输入层 监测 比对 时长 学习 概率 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的轨道列车设备间烟雾防火监测方法，其特征在于，所述的轨道列车设备间烟雾防火监测方法包括：步骤S40，将基于烟雾数据的测试数据样本输入已经训练好的CNN网络模型中，从CNN网络模型的输入层开始，通过前向传播；在输出层得到各类烟雾特征参数的后验概率；步骤S50，将得到的各类烟雾特征参数的后验概率与对应类的设定概率阈值进行比对，根据比对结果确定轨道机车设备间是否发生火灾。
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