一种用于高速公路高边坡灾变的自动监测系统

AITNT
正文
推荐专利
一种用于高速公路高边坡灾变的自动监测系统
申请号:CN202411099403
申请日期:2024-08-12
公开号:CN120220327A
公开日期:2025-06-27
类型:发明专利
摘要
本发明涉及识别模式的方法或装置,具体公开了一种用于高速公路高边坡灾变的自动监测系统,该自动监测系统包括:数据收集与特征提取模块、深度学习训练模块、风险评估模型构建模块、预警通知模块及自动预警与处理建议模块。本发明通过风险数据收集与基本可信度分级模块、贝叶斯网络算法计算和权重加权模块及风险等级计算模块,形成了一个完整的风险评估框架,具有较强的系统性,通过贝叶斯网络算法计算各风险因素调整后的基本可信度,并进行权重加权,使得风险评估结果更为准确,能够有效地区分高、中、低不同风险等级。
技术关键词
自动监测系统 高速公路高边坡 风险评估模型 深度学习训练 特征提取模块 深度学习模型 高速公路边坡 遥感技术 通知 数据 移动终端 算法 网络 报告 措施 框架
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种图像智能分解的SAR干扰抑制方法
特征提取模块 积层 非线性 干扰抑制方法 上采样
2
内陆水体中温室气体浓度自动监测系统和分布预测方法
网格 自动监测系统 更新模型参数 温室 神经网络模型
3
针对多重工业链的工业智能体中任务状态识别系统及方法
状态识别系统 特征提取模块 状态识别方法 矩阵分解技术 工业
4
基于AI视觉的精密设备自动化安装误差补偿系统
精密设备 安装误差 压电陶瓷电机 模糊逻辑控制 磁悬浮导轨
5
一种基于LSS模型的弱监督与轻量化目标检测方法、电子设备及可读存储介质
监督学习策略 卷积模块 残差神经网络 输出特征 鲁棒性
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号