摘要
本发明公开了一种火情隐患视觉识别方法,属于智能安防与灾害预警技术领域。本发明采用的技术方案为,一种火情隐患视觉识别方法,具体包括以下步骤:S1、多模态数据采集:通过量子点红外传感器阵列获取目标区域的中红外与远红外双波段热成像数据,其中,中红外波段为3‑5μm,远红外波段为8‑12μm;本发明通过量子点红外传感器阵列获取双波段热成像数据并同步采集多源信息,利用北斗三号授时模块实现高精度时空对齐,构建动态特征融合网络实现多模态数据智能加权,结合边缘计算与联邦学习框架实现分层预警,最终通过区块链智能合约触发无人机协同响应,具有提高早期火情识别精度、降低误报漏报率、实现秒级应急响应的优点。
技术关键词
视觉识别方法
红外传感器阵列
多模态数据采集
区块链智能合约
特征融合网络
可见光图像
热成像
双波段
量子点
安装排布方式
授时模块
冗余电源设计
灾害预警技术
重型无人机
时间同步误差
差分隐私技术
三维点云模型
同态加密算法
灭火无人机
多头注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
识别方法
终端设备
特征提取网络
多模态数据采集
分支
拥挤场景
行人检测模型
行人检测方法
模块
输出特征
智能监测控制方法
补偿介电常数
田间持水量
智能监测控制系统
墒情指数
水柱
匈牙利算法
轨迹
静态特征提取
卡尔曼滤波模型