摘要
本发明涉及核电站安全监控技术领域,尤其涉及一种基于神经网络的核电物资损失检测方法及系统。系统采集核电站的视频图像并预处理,进行数据集训练,优化神经网络模型;使用优化后的神经网络模型,提取和筛选预测边界框,输出物资检测结果,生成核电物资损失策略;通过仿真验证检验模型在核电物资检测中的表现。通过利用先进的神经网络算法,系统能够实现高度自动化的监控,减少人为错误和操作成本。系统的实时响应能力为核电安全提供了强有力的技术支撑,使得任何潜在的安全威胁都能够被迅速识别和有效管理。通过持续的监控和智能分析,本发明极大提高了核电站对于内部安全威胁的管理能力和响应速度,为核电站的长期稳定运营提供保障。
技术关键词
检测头
优化神经网络模型
图像降噪算法
风险
模型训练模块
参数
样本
核电站监控
警报
数据
滑动窗口技术
安全监控技术
实时视频监控
训练集
策略
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集输管道腐蚀
风险评估方法
网络风险评估
灰关联分析法
风险评估模型
储能模块
双向变换器
能量转换单元
风险预测模型
控制系统
案件数据
数据处理方法
特征提取网络
计算机可读指令
风险
决策支持系统
数据
气象灾害风险
分布式计算框架
模块