摘要
本发明提供一种基于机器视觉的实验室危险源识别系统及方法,所述基于机器视觉的实验室危险源识别系统包括BIM建模模块、算法训练模块、规则引擎模块、预警模块;所述基于机器视觉的实验室危险源识别方法,包括以下步骤:S1:建立实验室危险源模型;S2:得到训练集和测试集;S3:对目标检测算法模型进行训练和评估;S4:使用训练好的目标检测算法模型识别危险源;本发明提出的方法解决了现有技术中无法对实验室内新的危险源进行及时录入和识别的问题,便于及时采取相应的控制措施,提高了对实验室的安全管理、对于实验室危险源的风险评估的准确性。
技术关键词
危险源识别方法
危险源识别系统
算法模型
预警模块
三维模型
视觉
视频
三维点云数据
仿真软件
场景
深度学习架构
易燃易爆物质
引发安全事故
激光扫描仪
低温设备
图像
高温设备
高压设备
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温度测量方法
测试电池
冷却剂
材料特性参数
电池表面温度
应急决策系统
低功耗数据采集单元
数据采集模块
高性能传感器
预警模块