摘要
本申请公开了基于机器视觉的电力作业行为预测系统及方法,涉及人工智能与电力安全技术领域,解决了现有技术缺乏考虑自适应抽取视频帧重组视频以及缺乏考虑未来长期时间内出现风险的趋势,使得电力作业行为预测系统缺乏全面性,导致预测系统的效率较低的技术问题;通过根据作业数据和环境数据生成危险等级和危险事件;根据历史违规数据生成综合违规评分;根据历史作业人员数据生成人员疲劳度并以此生成趋势风险等级;根据趋势风险等级计算抽取间隔帧,构建双模型进行电力作业预测,同时考虑行为预测和趋势预测,并由长期预测的结果自适应的调整短期预测的输入数据,使得电力作业行为预测的准确度更高,同时提升了电力作业行为预测系统的效率。
技术关键词
预测系统
风险预测模型
人工智能模型
电力
生成警报信号
机器学习模型
视觉
序列
数据分析模块
预训练模型
周期
训练集
数据采集模块
数据采集设备
视频
图像
基础
参数
系统为您推荐了相关专利信息
预警机制
集成系统
线性回归模型
温度分布图像
风险预测模型
阻力预测方法
钻具表面
建立等效模型
钻杆内壁
运动模拟试验台
神经网络模型
分子
中药活性成分筛选
自由基
模型训练模块
动态监测数据
异常状态
故障分类模型
感知诊断装置
诊断方法