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摘要：本发明涉及工业自动化和智能控制领域，尤其涉及一种基于视觉识别的安全生产隐患风险辨别排查方法与训练系统，通过高光谱图像、红外热图像和振动传感数据的采集，进行数据清洗、特征提取和归一化处理，生成融合特征数据。利用边缘计算设备和深度强化学习算法对融合特征数据进行实时监测和比对，通过稀疏表示和多层次时空分析进行异常检测与隐患评估，最终生成综合隐患评估报告；本发明能够实时、高效地识别和评估生产过程中的隐患，提高生产安全性和可靠性。
主权项：1.一种基于视觉识别的安全生产隐患风险辨别排查方法，其特征在于，包括以下步骤：实时采集生产线上的高光谱图像数据、红外热图像数据和振动传感数据，并进行清洗、特征提取和归一化处理，生成融合特征数据；利用边缘计算设备和深度强化学习算法对所述融合特征数据进行实时监测和比对，包括：初步比对、聚类分析和深度强化学习优化，生成优化后的比对结果数据；通过稀疏表示、多层次时空分析和因果分析对所述优化后的比对结果数据进行异常检测与隐患评估，生成综合隐患评估报告，并根据所述综合隐患评估报告反馈调整基准模型和检测参数。
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百度查询： 中安华邦(北京)安全生产技术研究院股份有限公司 一种基于视觉识别的安全生产隐患/风险辨别排查方法与训练系统
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