一种基于深度学习的智能化核辐射剂量实时监测系统

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推荐专利
一种基于深度学习的智能化核辐射剂量实时监测系统
申请号:CN202510618197
申请日期:2025-05-14
公开号:CN120122135B
公开日期:2025-09-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的智能化核辐射剂量实时监测系统,包括S1、多模态感知模块,用于输出附带时间戳的辐射强度数据、环境图像数据和地理空间位置信息;S2、预处理模块,用于输出结构化特征序列;S3、融合建模模块,用于生成统一融合特征向量;S4、端边推理模块,用于分阶段处理融合特征向量并生成核辐射剂量预测结果;S5、任务调度模块,用于动态决定推理任务在端侧还是边缘节点执行;S6、异常检测模块,用于判定是否存在核辐射剂量异常变化;S7、系统控制模块,用于协调所述各模块。本发明具备环境适应性强、推理响应快和异常识别精度高的优点。
技术关键词
轻量级神经网络 深度神经网络模型 系统控制模块 实时监测系统 模态特征 环境图像数据 任务调度 序列 强度特征向量 深度融合网络 重构误差 异常事件 多尺度特征提取 节点 通道注意力机制 卷积特征提取 处理单元
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