摘要
本发明公开了一种用于校园安保监控系统的风险特征识别分析方法,涉及校园风险识别技术领域,包括:利用校园安保监控系统采集校园待识别风险数据获取校园待识别风险特征;根据所述校园待识别风险特征进行风险特征识别处理获取校园风险特征;根据所述校园待识别风险数据、所述校园待识别风险特征与所述校园风险特征获取风险特征识别分析结果。本发明通过对校园安保监控系统中的数据进行深度分析,实现了校园安保监控的智能化,能够自动、准确识别和分析风险特征,减少了人工监控的劳动强度和遗漏风险,降低了误报率,提高了监控效率、准确性以及校园安全管理的智能化水平,并增强了对校园安全风险的识别能力,保障了校园的安全。
技术关键词
识别风险
校园安保
识别分析方法
校园视频监控
设施运行状态
特征数据库
音频特征
深度卷积神经网络
训练集
生成对抗网络
消防设备
风险识别技术
图像
注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
面向汽车电子
设备自动化系统
制造执行系统
数据聚类算法
芯片标识符
识别分析方法
深度学习融合
二维图像数据
分布式光纤传感器
深度学习模型
识别分析方法
识别分析系统
匀光匀色方法
反射率
影像
网络安全检测方法
网络安全检测系统
风险挖掘
时序预测模型
指纹