摘要
本申请提供基于轨道机器人的隧道异常检测与响应方法和设备,包括:预设的模型优化模块从量化评分模型获取评分与分级数据,结合历史响应记录,应用深度Q学习网络对评分模型的参数进行动态调整,优化分级阈值以匹配实际威胁等级,将调整后的分级数据传输至响应调度系统;根据调整后的分级数据,自动匹配预设的响应策略组合,若存在至少一个可选策略组合,则通过加权优化算法,综合响应速度、资源利用率及处置成本,确定最优策略组合,并将执行指令下发至相关执行单元。
技术关键词
轨道机器人
异常状况
深度Q学习网络
加权优化算法
策略
消息队列遥测传输
人工智能视觉
异常点
关键区域信息
隧道
地图构建算法
深度学习图像
生成导航路径
数据分析模块
指令
全景视频流
特征匹配算法
日志分析
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样本
多头注意力机制
生成对抗网络训练
风格
加速模型训练
睡姿识别
特征提取方法
聚类算法
分类准确率
支持向量机算法
导航方法
动作策略
图像编码器
解码器
神经网络模型
预测模型训练
二氧化碳地质封存
饱和度
数据
油气勘探开发技术
未来负载预测
长短期记忆网络
非线性
负载预测技术
优化网络参数