[发明专利]基于高斯混合模型和卷积神经网络的液体泄漏检测方法有效
| 申请号： | 202010722639.6 | 申请日： | 2020-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN111915579B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 吕辰刚;柳亚格;王学凯 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/215;G06T7/194;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于高斯混合模型和卷积神经网络的液体泄漏检测方法，包括下列步骤：采集供暖站点供暖管道液体泄漏状态的监控视频数据，包括存在液体泄漏的异常状态和无液体泄漏的正常状态；利用管道液体泄漏时的流动特征，采用高斯混合模型对供暖管道所在静态场景进行背景建模，检测出运动的泄漏的液体和存在其他运动的干扰物体；将分离出来的运动前景即泄漏的液体和其他运动的干扰物体形成待二分类的候选区域数据集；构建基于卷积神经网络的二分类模型并进行模型训练。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 模型 卷积 神经网络 液体 泄漏 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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