[发明专利]一种基于分组图案做AI识别的状态判断系统及判断方法在审
申请号: | 202011563668.9 | 申请日: | 2020-12-25 |
公开(公告)号: | CN112465074A | 公开(公告)日: | 2021-03-09 |
发明(设计)人: | 王志东;王志晓 | 申请(专利权)人: | 深圳深度探测科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06F21/60 |
代理公司: | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人: | 张锋 |
地址: | 518118 广东省深圳市坪山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 分组 图案 ai 识别 状态 判断 系统 方法 | ||
本发明公开了一种基于分组图案做AI识别的状态判断系统及判断方法,包括标准分组图案、分组学习集、AI识别装置、状态验证平台及逻辑管理平台;所述标准分组图案,是将标准图案进行若干分组,每一组内包括了多种图案;所述分组学习集,是根据每一所述标准分组图案进行AI识别学习;所述AI识别装置,对特定的几种分组图案进行识别;所述状态验证平台,是接收到指定编号的所述AI识别装置的状态上报,从所述逻辑管理平台获得对应编号的设备的逻辑状态,进行核验。本发明系统的判断方法简单,识别速度快,硬件设施成本低,极大程度的简化了AI识别设备的安装和运维,从而让需要确保正确的关键应用操作环境更加安全可靠。
技术领域
本发明涉及识别技术领域,具体为一种基于分组图案做AI识别的状态判断系统及判断方法。
背景技术
随着技术的进步,大量出现了有AI识别功能的设备及系统。但是,这些设备普遍需要处理大量的视频数据,采用通用的识别算法,计算力要求高,导致了对硬件的要求也很高。而且也由于待识别的对象,譬如人脸或物品的不确定性,处理逻辑复杂,很难进行精确识别,只能是相似性识别,即,必须要容忍较高的误识别率。
有一类必须要精确识别的场合,铁路的道岔选择,核工业主控机房的按钮/动作选择,高铁驾驶舱的开关/动作选择,化工企业的工序动作选择,直升机驾驶舱的按钮/动作选择等,它们可以识别不出来,但不能容忍有误识别率,识别不出来可以安排运维人员立即维护,但是,误识别则会导致重大责任事故。
目前,现有的环境中,操作主要是依靠对工作人员的培训,存在以下不足:
(1)工作人员的疲劳、发脾气、心理疾病等,都会导致重大责任事故的发生;
(2)在出现突发情况时,由于工作人员从未遇到该事件,可能会因为紧张导致处置动作错误,从而导致事故出现;
(3)在环境恶劣的情况下,譬如,收到了光线照射、环境晃动的干扰时,工作人员容易出现误动作;
(4)在许多场合,事件的处置,往往需要分解为若干动作的组合,即使是训练有素的工作人员,在执行其中的某一步时,也会因为判断出错,而出现问题。
因此,开发一种基于分组图案做AI识别的状态判断系统及判断方法则十分的必要。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于分组图案做AI识别的状态判断系统及判断方法,系统的判断方法简单,识别速度快,硬件设施成本低,极大程度的简化了AI识别设备的安装和运维,从而让需要确保正确的关键应用操作环境更加安全可靠。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:提供一种基于分组图案做AI识别的状态判断系统一种基于分组图案做AI识别的状态判断系统,包括标准分组图案、分组学习集、AI识别装置、状态验证平台及逻辑管理平台;
所述标准分组图案,是将标准图案进行若干分组,每一组内包括了多种图案;
所述分组学习集,是根据每一所述标准分组图案进行AI识别学习,获得的针对性的学习集来定义1-M种标注图案为一组分组学习集,N组分组学习集针对每一组的1-M种标准分组,N和M均为正整数;
所述AI识别装置,对特定的几种分组图案进行识别,加载所述分组学习集的全部算法逻辑,在固定环境中只需执行特定的几种学习集;
所述状态验证平台,是接收到指定编号的所述AI识别装置的状态上报,从所述逻辑管理平台获得对应编号的设备的逻辑状态,进行核验,如果异常则提示出错,如果正常则提示正常,如果无法识别则告警。
优选的,在本技术方案中,所述逻辑管理平台负责下发各个编号的状态。
本发明的另一个目的在于提供一种基于分组图案做AI识别的状态判断系统的判断方法,包括如下步骤:
S010,定义AI识别的图案,设计N组易区分的图案,使每一组内有1-M种图案;
S020,对每一组图案,基于人工智能实现一个针对组内1-M种图案的学习集,形成N组的分组学习集;
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