摘要
本申请涉及一种基于环境监测的井盖防护方法及系统,该方法包括获取井盖所处环境的环境数据,环境数据包括气体浓度、温度、湿度、水位和振动数据;在边缘计算模块上对环境数据进行预处理,得到预处理后的数据,预处理包括噪声滤除、异常数据剔除以及关键特征提取;将预处理后的数据传输至云端数据平台,利用预先训练好的深度神经网络模型对预处理后的数据进行异常状态检测,得到检测结果;将检测结果与预设的安全阈值进行比对分析,得到比对分析结果;若比对分析结果为井盖状态异常时,基于比对分析结果,生成预警信息,并根据预警信息向井盖联动防护装置发出对应的控制指令。本申请具有提升井盖防护的准确性的效果。
技术关键词
深度神经网络模型
井盖
防护方法
联动防护装置
云端数据平台
异常状态
异常数据
频谱特征
防护系统
交叉验证方法
环境监测模块
光照传感器
温湿度传感器
气体传感器
训练集
振动传感器
水位传感器
预警模块
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数据驱动模型
空气质量预报方法
物理
深度神经网络模型
机器学习模型
特性管理方法
特性管理系统
表达式
遗传编程算法
集成特征选择算法
节能传输方法
监测设备
海洋
浮标
多头注意力机制