摘要
本申请是关于一种融合多模态的漏铝检测方法及其相关装置,首先通过启动多模态数据采集模式,获取铸造井生产现场的各模态数据;其次分别对各模态数据进行预处理,并进行漏铝事件的识别,确定各模态数据所对应的漏铝检测结果;之后依据漏铝预测模型(依据大数据分析和机器学习算法来确定)对各模态数据所对应的漏铝检测结果进行综合分析,得到漏铝事件的综合评价结果;最后当综合评价结果为处于漏铝风险状态时,触发警报机制并输出指导运维人员的处理方案。本申请通过融合声音、热成像以及物联传感技术,针对铝熔铸过程中的漏铝事件进行检测,提高了漏铝检测的准确性和可靠性。
技术关键词
检测环境参数
多模态数据采集
机器学习算法
图像处理技术
非暂时性机器可读存储介质
音频特征
机器视觉技术
处理单元
成像
物联传感技术
运维
警报
深度学习技术
机制
处理器
模式
融合算法
动态