摘要
本发明涉及无人机视频流分析与地质灾害监测技术领域,尤其涉及基于高频数字信息分析的无人机视频流分析方法,其方法包括以下步骤:通过多模态数据融合技术生成动态风险热图,利用时间卷积网络对湿度变化、裂缝扩展和热辐射强度进行时间序列建模,预测目标区域的未来变化趋势;基于强化学习路径规划算法优化无人机的飞行路径,优先覆盖高风险区域;无人机实时采集新增数据,用于动态更新热图和体数据模型,形成监测闭环。本发明通过多模态交互注意力机制优化高风险区域标注,利用生成对抗网络提升热图分辨率和精度,结合实时路径优化提升无人机监测的效率和精准性,适用于复杂环境下的动态地质灾害监测。
技术关键词
强化学习路径规划算法
视频流分析方法
时间卷积网络
多模态数据融合
无人机
三维模型
超分辨率网络
贝叶斯网络推理方法
高风险
视频帧
生成高分辨率
线性插值方法
动态
特征提取算法
多模态交互
二维快速傅里叶变换
生成对抗网络
地质灾害监测技术
材质特征
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融合特征
多模态数据融合
多模态特征
更新模型参数
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