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一种基于泛智能视频自学习分析工业园区内部安全隐患方法及系统 

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申请/专利权人:青岛三三智能科技有限公司

摘要:本发明公开了一种基于泛智能视频自学习分析工业园区内部安全隐患方法及系统,涉及机器学习技术领域,包括:获取工业园区的历史安全隐患事件视频数据样本进行双流法分割处理,获得工业园区的历史安全隐患事件空间流数据样本与时间流数据样本;根据工业园区的历史安全隐患事件空间流数据样本,分析目标区域隐患热图分值;根据工业园区的历史安全隐患事件时间流数据样本,分析目标对象运动姿态风险系数;将目标对象运动姿态风险系数针对目标对象隐患热图分值进行同步补偿,训练工业园区内部安全隐患趋势分析模型,生成工业园区的监测目标区域安全隐患评分。本发明的优点在于:提高工业园区的预警能力,降低潜在风险。

主权项:1.一种基于泛智能视频自学习分析工业园区内部安全隐患方法,其特征在于,包括:基于工业园区的历史安全隐患事件视频数据,标注导致安全隐患事件出现的关联因素,组建工业园区的历史安全隐患事件视频数据样本;基于工业园区的历史安全隐患事件视频数据样本进行双流法分割处理,获得工业园区的历史安全隐患事件空间流数据样本与时间流数据样本;根据工业园区的历史安全隐患事件空间流数据样本,分析历史安全隐患事件空间流数据样本中的目标区域隐患热图分值;根据工业园区的历史安全隐患事件时间流数据样本,分析历史安全隐患事件时间流数据样本中的目标对象运动姿态风险系数;将历史安全隐患事件时间流数据样本中的目标对象运动姿态风险系数针对历史安全隐患事件空间流数据样本中的目标对象隐患热图分值进行同步补偿,训练工业园区内部安全隐患趋势分析模型,生成工业园区的监测目标区域安全隐患评分。

全文数据:

权利要求:

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