[发明专利]基于深度学习的山洪漫流视频识别监测方法有效
| 申请号： | 202311048672.5 | 申请日： | 2023-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN116778395B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 欧鸥;于泽峰;唐鑫 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学;成理智源科技（成都）有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都市熠图知识产权代理有限公司 51290 | 代理人： | 邓昉 |
| 地址： | 610059 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的山洪漫流视频识别监测方法，包括大量获取洪涝灾害区域的视频数据修剪成短视频，并人工标记类别制作成初始样本；再由C3D网络模型进行时空特征提取，得到训练样本；用训练样本训练CNN模型得到预测得分模型，训练时，对CNN算法进行改进，提高算法的稳定性和收敛速度。本发明结合视频监测、异常检测和C3D技术，以及对摄像头传来的视频进行异常分析，通过识别水的流动以及水的波纹，从而判断是否有山洪漫流。不受天气干扰，识别速度快、准确率高，从而能更大限度地降低山洪带来的灾害。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 山洪 漫流 视频 识别 监测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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