摘要
本申请公开了一种地热高温异常区域预测方法,涉及智能预测领域,其通过热红外相机采集待勘探地区的白天和晚上的热红外图像的时序数据,并在后端引入基于人工智能的图像处理和分析算法来进行该勘探区域的白天和晚上的热红外图像的时序数据的相关性分析和交互,以此来探测地热异常区域。这样,能够通过分析白天和晚上的地表温度分布和时序变化情况来揭示地下热源分布的时序信息,为地热资源的勘探提供重要信息。
技术关键词
交互特征
时序
区域预测方法
深度神经网络模型
多尺度池化
三维卷积神经网络模型
地热
语义
多通道特征
数据分布
特征提取器
分类器
热红外相机
模式
图像
编码
序列
批量
融合特征
系统为您推荐了相关专利信息
公路
粒子
预测误差
长短期记忆网络
交通量预测系统
新能源汽车高压
协同控制方法
时序
电池管理系统
故障预测模型
故障实体
更新知识图谱
动态知识图谱
定位方法
故障案例库
状态空间模型
堆叠模块
融合特征
特征提取单元
层级