[发明专利]一种基于深度学习的轻量级有毒有害气体分布的检测方法有效

专利信息
申请号: 202010691444.X 申请日: 2020-07-17
公开(公告)号: CN111915069B 公开(公告)日: 2021-12-07
发明(设计)人: 朱均超;李志伟;张宝峰;刘欣宜 申请(专利权)人: 天津理工大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26;G06N3/04;G06N3/08;G01N33/00;G16Y20/10;G16Y40/10;G16Y40/20;G16Y40/50
代理公司: 天津市君砚知识产权代理有限公司 12239 代理人: 程昊
地址: 300384 *** 国省代码: 天津;12
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摘要: 一种基于深度学习的轻量级有毒有害气体分布的检测方法,通过对待测现场的地貌环境参数和有毒有害气体参数进行采集、关键特征构建、数据进行预处理、离线训练、模型量化训练、归一化指数回归及预测出污染现场地貌和有毒有害气体立体分布结果,从而确定危险等级,预测的结果发送至云服务器平台,将污染现场有毒有害气体立体分布情况和危险等级结果进行反馈;是一种综合智能传感、物联网、深度学习技术的检测方法;为应急救援的指挥决策提供完整环境信息,保障救援人员安全;能够实时监测有毒有害气体异常情况,能够第一时间对现场进行准确完善的危险态势评估,保障救援作业安全高效进行。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 轻量级 有毒 有害 气体 分布 检测 方法
【主权项】:
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