摘要
本发明涉及图像识别技术领域,公开了融合图像识别与边缘计算的能源安全监控预警方法,包括:在多个边缘计算节点中部署摄像模组和图像处理单元,所述摄像模组用于接收来自现场能源设备的视频流,并将视频流转化为图像数据;对所述图像数据进行图像预处理,包括格式转换、分辨率压缩和感兴趣区域提取,生成标准化图像数据;在每个边缘计算节点上运行轻量级图像识别模型,所述模型根据处理后的图像数据判断设备状态,并生成设备当前的状态标签。本发明中,通过提取设备的感兴趣区域并进行单独缩放与标准化处理,本发明避免了整图处理导致的背景干扰和计算资源浪费,显著提升了模型对关键异常特征的识别准确率和异常发现的灵敏度。
技术关键词
图像识别模型
马尔可夫链模型
图像处理单元
摄像模组
感兴趣区域提取
分析图像数据
视频流
能源设备
转移概率矩阵
节点
安全监控预警系统
生成设备
YOLO模型
标签
数据上传模块
加密算法
设备状态信息
系统为您推荐了相关专利信息
图像采集单元
菲涅尔透镜阵列
激光
探测装置
效应
图像识别模型
编码器算法
特征提取算法
决策树算法
生成对抗网络
热升华转印纸
水性树脂乳液
卷积神经网络模型
高分辨率摄像头
涂布
图像处理单元
照度
图像采集单元
语义
图像采集模块
图谱展示方法
图像存储单元
展示系统
数据采集模块
深度神经网络模块