摘要
一种基于改进GCN的输变电工程开工准备进度识别方法及系统,方法首先收集开工手续文本和施工现场图像,利用图卷积网络提取文本特征并分类识别,同时结合图文特征,通过图文匹配模型计算相似度分数,并在此基础上,构建融合损失函数和原始损失函数,交替更新梯度以优化模型;最终综合文本分类和图文匹配结果,共同评估开工进度状态;本发明通过图卷积网络结合图文信息,有效提高了工程开工进度状态识别的准确性,并且通过聚合节点邻域信息捕捉图文特征,增强了模型对稀疏数据的适应能力,提升嵌入特征准确性的同时,融合损失函数和原始损失函数交替更新梯度,优化图文匹配模型,使模型更具表达力和综合性,从而提高进度状态识别的精确度。
技术关键词
施工现场
进度识别方法
输变电工程
融合特征
嵌入特征
表达式
图文
图像
滑动窗口
文本识别
判别规则
匹配模型参数
节点
矩阵
匹配模块
异构
网络
识别系统
Softmax函数
系统为您推荐了相关专利信息
聚类方法
自动编码器网络
表达式
融合特征
注意力机制
多光谱成像设备
深部土体
前馈神经网络
多头注意力机制
特征提取网络
红外光
可见光图像
卷积特征
融合特征
注意力机制
三维结构重建方法
干式变压器
SURF特征
特征点云
特征点集合
调制方式识别方法
时序特征
信噪比
注意力机制
卷积神经网络模型