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摘要：本发明涉及核电站安全监控技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的核电物资损失检测方法及系统。系统采集核电站的视频图像并预处理，进行数据集训练，优化神经网络模型；使用优化后的神经网络模型，提取和筛选预测边界框，输出物资检测结果，生成核电物资损失策略；通过仿真验证检验模型在核电物资检测中的表现。通过利用先进的神经网络算法，系统能够实现高度自动化的监控，减少人为错误和操作成本。系统的实时响应能力为核电安全提供了强有力的技术支撑，使得任何潜在的安全威胁都能够被迅速识别和有效管理。通过持续的监控和智能分析，本发明极大提高了核电站对于内部安全威胁的管理能力和响应速度，为核电站的长期稳定运营提供保障。
主权项：1.一种基于神经网络的核电物资损失检测方法，其特征在于：包括，系统采集核电站的视频图像并预处理，进行数据集训练，优化神经网络模型；使用优化后的神经网络模型，提取和筛选预测边界框，输出物资检测结果，生成核电物资损失策略；通过仿真验证检验模型在核电物资检测中的表现。
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百度查询： 华能霞浦核电有限公司 一种基于神经网络的核电物资损失检测方法及系统
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