[发明专利]一种基于深度学习的厂房水淹检测方法在审
| 申请号： | 202211515377.1 | 申请日： | 2022-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN115984171A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 肖建军;田维青;张显;饶毅;黄勇;冯威然;张超;胡毅;周超;贺文慧 | 申请（专利权）人： | 贵州黔源电力股份有限公司;南京南自信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/82;G06V10/80;G06T7/11 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔 |
| 地址： | 550002 贵州省贵阳*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明属于水利水电检测方法应用技术领域，具体公开了一种基于深度学习的厂房水淹检测方法，包括依次顺序连接的图像获取模块、图像预处理模块、图像检测模块和预警模块。本发明的一种基于深度学习的厂房水淹检测方法的有益效果在于：1、本发明的检测方法，其检测成本远远小于在每个厂房部署水淹检测传感器系统，通过利用工业摄像头实时获取厂房图像，当在工业摄像头的画面中检测到水就会及时产生报警信息，而不像传感器需要等液面得到一定高度才会发出警报，其反应迅速；2、本发明的检测方法，其基于人工智能的算法，依托于各个厂房的采集的海量数据，在实际应用中其准确度非常高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 厂房 水淹 检测 方法 | ||
【主权项】：
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