摘要
本发明提供一种基于突涌水目标检测模型的隧道突涌水自动识别方法及系统,属于隧道突涌水灾害监测防控技术领域。本发明通过提取隧道内视频图像特征;混合特征的空间注意力权重和通道注意力权重,更新特征;融合更新后的特征;对融合后特征进行解码得到目标框与类别结果。本发明通过内容感知注意力机制,耦合上下文特征,提高了监测模型的泛化力,保障了在各种隧道条件下的隧道突涌水精准识别;进一步实现了隧道突涌水的全方位高精度检测及统计分析并判断是否进行隧道内的预警提示,从而预测突涌水的演化情况,为隧道安全施工提供保障。
技术关键词
隧道突涌水
自动识别方法
视频图像特征
检测模型训练
全局平均池化
多层特征融合
视频帧
注意力机制
自动识别系统
洗牌
通道
前馈神经网络
上下文特征
双线性插值
解码
防控技术
识别模块
系统为您推荐了相关专利信息
文本特征向量
预训练模型
图像特征向量
样本
特征融合网络
轴承故障信号
轴承故障诊断
多维特征向量
训练深度卷积神经网络模型
高维特征向量
令牌
测量方法
变电站
可见光图像
多视角图像采集
图像识别分类方法
学生
教师
图像局部特征提取
注意力
干扰信号检测方法
卫星导航干扰信号
残差网络模型
原始卫星导航信号
短时傅里叶变换