[发明专利]一种基于深度学习的自动化隐患场景识别方法及系统在审
| 申请号： | 202010946309.5 | 申请日： | 2020-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN112101181A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 胡捷;董志勇;王秀;邱琳;赵鹏;朱小丹 | 申请（专利权）人： | 湖北烽火平安智能消防科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00;G06Q10/06;G06Q50/04 |
| 代理公司： | 武汉红观专利代理事务所(普通合伙) 42247 | 代理人： | 李季 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖新*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的自动化隐患场景识别方法及系统，所述方法包括：获取一定数量的隐患场景图片作为训练样本；对所述训练样本中的隐患对象及隐患类型进行标注并保存；建立深度学习模型，采用所述标注后的样本训练所述深度学习模型；通过移动终端获取带时间戳和位置信息的待识别场景图片，通过所述深度学习模型对待识别场景图片进行识别，识别出隐患对象和隐患类型；根据不同场景类型分类整理出的多级安全隐患缺陷对隐患类型进行场景归类；获取巡检区域地图，将识别出的隐患对象的位置信息与所述区域巡检地图叠加显示，生成隐患地图。本发明可实现隐患自动识别与场景归类，减少隐患排查疏漏，提高生产安全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 自动化 隐患 场景 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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