摘要
本发明涉及一种水利施工现场安全隐患分析方法、系统、设备及存储介质,通过获取水利工程建设项目技术文件中的多模态数据对预设大语言模型进行微调,生成多模态大语言模型;再获取施工现场数据并预处理后输入该模型,生成第一隐患数据;进一步将数据输入神经网络模型预测事故发生概率,结合事故词典获取第二隐患数据;比较第一隐患数据和第二隐患数据,确定可靠度,基于可靠度对权重进行调整后,对第一隐患数据和第二隐患数据加权最终综合确定安全隐患。该方法能够解决现有技术单一识别安全隐患存在的准确性不够高的问题,并且能够结合施工现场的多模态数据全面分析现场数据,基于多种方法综合分析安全隐患,提高水利施工现场安全隐患分析的准确性。
技术关键词
安全隐患分析方法
水利施工现场
视频特征向量
混合神经网络模型
文本特征向量
图像特征向量
施工现场数据
大语言模型
音频
多模态
词嵌入技术
图纸
照片
词典
输入神经网络模型
数据获取模块
系统为您推荐了相关专利信息
定量划分方法
条带
走滑断裂带
数字高程模型
分段
卷积神经网络技术
长短期记忆网络
智能设备
控制策略
机器学习模型技术
资产识别方法
文本特征向量
融合先验知识
表格
多层感知机