摘要
本申请涉及冷源致灾物检测技术领域,公开集成AI算法的冷源致灾物智能识别与预警方法及装置。该该集成AI算法的冷源致灾物智能识别与预警方法及装置,通过基于不同温度区间对冷源致灾物特征参数进行动态调控,有效降低了误识别情况,提高了冷源致灾物识别的准确性,通过,将采集的数据按预设格式和预处理方式转换为适用于AI算法的输入格式,确保AI算法能够高效处理数据,为后续准确的分析和预测奠定基础,且利用预处理后的数据训练深度学习模型,并基于设定的置信度阈值输出预测结果,使得预测具有一定的可靠性和科学性,最后能够根据预测结果中的置信度动态调整报警阈值,避免过度敏感报警,提升了预警的合理性和有效性,减少不必要的警报干扰。
技术关键词
AI算法
预警方法
训练深度学习模型
置信度阈值
动态
数据采集设备
误识别率
声呐设备
警报
校正机制
数据噪声
格式
特征参量
监测需求
滤波技术
声学特征
数据采集模块
视觉特征
随机噪声
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高压断路器
预警方法
故障诊断模型
故障预测模型
局部放电故障
辅助交互方法
文本反馈信息
文本特征向量
图像特征向量
语音生成模型
电力设备缺陷
量子神经网络
训练深度学习模型
输入流
多尺度特征融合