摘要
本申请提供了一种基于AI图像识别的城市应急风险评估系统及方法,包括:数据采集模块,通过监控摄像头实时获取城市图像数据,并对数据进行预处理,动态风险指数模型模块,通过AI图像识别技术实时分析预处理后的数据,识别图像中的风险因素,风险因素包括火灾、交通事故、环境污染,根据风险因素的类型、严重程度和分布情况动态生成一个综合的风险指数。本申请通过摄像头实时捕获城市图像,能够迅速发现并分析风险因素,及时发出预警,从而大幅提升了应急响应的效率和准确性,系统不仅能够识别火灾、交通事故等传统风险因素,还能对环境污染等新型风险进行有效评估,为城市管理者提供了全方位、无死角的风险监控。
技术关键词
AI图像识别
风险评估系统
数据采集模块
交通流量信息
指数
环境污染风险
风险预测模型
图像特征提取
深度学习网络结构
车辆
烟雾
对比度
预警机制
预测类别
交通事故风险
损失函数设计
火灾
系统为您推荐了相关专利信息
时间序列分类方法
概念
样本
K近邻分类
时间序列分类技术
管板式热交换器
自动焊接方法
阶段
斯皮尔曼相关系数
电流特征分析
机器学习模型
指数
多元线性回归模型
偏差
层次分析法
CAN总线数据
车辆轨迹生成方法
加速度
卡尔曼滤波算法
轨迹生成系统
应急管理方法
构建机器学习模型
监控网络
动态
注意力