摘要
本发明公开了基于图像识别的市政工程施工监管方法及系统,通过利用CNN卷积神经网络和Transformer模型对所述初始多视角图像进行特征提取与语义分割,构建风险预测模型,基于改进IPSO粒子群算法优化所述风险预测模型的超参数,利用目标风险预测模型分析所述分割多视角图像中施工行为与环境变化的关联性,输出施工风险等级指数;引入强化学习优化预警策略动态调整风险阈值,若所述施工风险等级指数大于风险阈值,则触发预警。有效提升图像识别效率和准确率,减少施工误报和漏报情况。
技术关键词
风险预测模型
市政工程施工
多视角
粒子群算法优化
监管方法
传感器阵列
混合网络
监管系统
强化学习模型
子模块
初始化方法
指数
正则化参数
语义
图像识别效率
基础网络架构
预警机制
识别模块
系统为您推荐了相关专利信息
模型生成方法
人脸特征点检测
照片
头像
三维头部模型
多层卷积网络
校正特征
环境噪声评估
子系统
深度学习模型
客户
风险预测模型
数据
计算机可读指令
梯度提升机
轨迹预测方法
多视角
融合特征
二维图像特征
数据
风险预测模型
多囊卵巢综合征
指标
线性回归技术
综合征患者