一种基于神经网络的核电物资损失检测方法及系统

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一种基于神经网络的核电物资损失检测方法及系统
申请号:CN202410862925
申请日期:2024-06-28
公开号:CN119048968A
公开日期:2024-11-29
类型:发明专利
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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