摘要
本发明涉及海洋设备智能监测技术领域,尤其是海上浮标智能感知识别方法及系统,所述方法包括如下步骤:构建浮标的多模态数据采集阵列,基于所述多模态数据采集阵列获取所述浮标的多源异构感知数据集;建立时空特征融合模型,对所述多源异构感知数据集进行综合解析得到所述浮标的状态特征向量;依据深度残差网络架构,对所述状态特征向量进行分析得到所述浮标的健康度评分和异常类型概率分布;基于自适应阈值算法,结合所述健康度评分和所述异常类型概率分布得到所述浮标的预警信息;根据所述预警信息,利用无人巡检设备对所述浮标进行异常验证,以实现海上浮标智能感知识别。本发明为浮标的巡检提供了创新性技术支持,具有重要的工程应用价值。
技术关键词
感知识别方法
海上浮标
异构感知数据
无人巡检设备
多模态数据采集
深度残差网络
阈值算法
阵列
动态避障
高精度定位装置
智能监测技术
输入设备
风险评估值
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