摘要
本申请提供一种基于AI识别的梁场施工安全质量监测方法及系统,在施工安全监测网络的调试过程中,基于预设的安全距离,以及各个调试学习样例的梁场实时监测图像的图像语义描述子和行为参考图像的图像语义描述子,对P个调试学习样例中不同施工行为的调试学习样例之间的分类界面进行强化,令施工安全监测网络可以汲取对图像语义偏差包含稳定性的描述子的特征知识,以将梁场实时监测图像与对应的行为参考图像进行准确对应,克服施工行为不明确的图像的信息偏差,同时在调试过程中不用单独加入和图像关联的特征信息来进行样本增强,令施工安全监测网络的调试过程更加简洁。如此,采用施工安全监测网络对梁场实时监测图像进行施工安全检测的精度更高。
技术关键词
语义
图像块
梁场
网络
度量
监测方法
误差
界面
重构
计算机系统
处理器
存储器
视频
偏差
阶段
样本
标记
精度
系统为您推荐了相关专利信息
通道注意力机制
矩阵
特征融合网络
图像识别方法
特征提取网络
图像编码器
量化误差
文本编码器
视觉
强化学习算法
智能语义分析
识别网络攻击
重建误差
实体
编码器
生成时间序列数据
资源调度策略
时序依赖关系
资源分配
训练深度学习模型