摘要
本发明提供一种用于工业作业的可穿戴式安全监测方法、系统、设备及介质,属于工业设备监测技术领域,通过参数监测设备采集生理及环境参数;将处理后的生理及环境参数配置时间戳,并上传至云端;对原始生理及环境参数进行预处理,得到处理后的生理及环境参数;基于LSTM循环网络模型对生理及环境参数进行分析处理,得到对应的时空趋势分析结果;基于预设的卷积神经网络模型对生理及环境参数进行分析处理,得到对应的多模态风险分类输出信息;基于预设的线性回归模型对生理及环境参数进行分析处理,得到对应的置信风险评估信息;得到安全决策输出信息。本发明增强了模型的多任务泛化能力,提高了对多模态数据风险分类的准确性和效率。
技术关键词
生理
监测方法
穿戴式
卷积神经网络模型
线性回归模型
风险
工业设备监测技术
策略
监测设备
决策
工作环境参数
云端
动态剪枝
计算方法
深度学习算法
多任务
数据
多模态
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数据采集模块
多模态数据融合
数据分析模块
多元回归分析
拱坝
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识别置信度
监测方法
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传感器融合技术