摘要
本发明属于油管监测技术领域,本发明公开了一种基于机器学习的游轮油管溢油监测系统及方法,包括数据获取模块,用于获取游轮油管状态监测数据;数据处理模块,用于对获取的游轮油管状态监测数据进行预处理,得到油管状态综合特征数据集;溢油风险预测模块,用于根据油管状态综合特征数据集训练获取溢油风险评估模型,基于溢油风险评估模型,预测得到油管溢油风险率;根据油管溢油风险率,判断游轮油管是否存在溢油风险;溢油预警模块,若游轮油管存在溢油风险,则对溢油风险进行分级预警,并触发相应的报警指令;溢油源追踪模块,用于获取油管空间位置数据,结合油管视频监控数据对溢油位置进行定位;实现对游轮油管状态的全面监测和高效管理。
技术关键词
油管
溢油监测系统
游轮
视频监控数据
风险评估模型
状态监测数据
图像特征数据
环境监测数据
智能监测终端
三维点云模型
参数
溢油监测方法
复数指数函数
数据获取模块
数据处理模块
三维重建算法
SMO算法
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时序特征
风险评估模型
车辆事故预警方法
车辆事故预警装置
数据
自动化运维方法
数据中心
风险评估模型
策略
自动化运维系统
管理指挥系统
智能船舶
船舶通行指挥
决策
风险评估模型
静脉血栓栓塞
均值聚类算法
高风险
临床风险评估
量表