【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能化环境检测，尤其涉及一种基于巡检机器人的地下管廊环境检测系统及方法。
技术介绍
1、地下管廊是城市基础设施中重要的组成部分，用于承载各种管线，如电力、通信、给水、排水和供气等。然而，由于地下环境复杂、通风不良等因素，地下管廊存在一定的安全隐患，如温度过高、湿度过大、气体泄漏等问题，甚至可能引发火灾等严重事故。
2、地下管廊的安全性直接关系到城市的正常运转和居民的生活质量。但是，由于地下管廊的封闭性、复杂性和隐蔽性，导致其环境监测和火灾预警面临着很大的挑战。传统的人工巡检方式效率低下，费用高昂，而且存在一定的安全隐患。因此，利用机器人进行地下管廊的巡检和环境检测具有重要的意义和价值。
3、因此，期望一种基于巡检机器人的地下管廊环境检测系统。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种基于巡检机器人的地下管廊环境检测系统及方法，其通过巡检机器人来对地下管廊的环境进行检测和预警。具体来说，通过在巡检机器人上配备各种传感器，如 dht11 温湿度传感器、m...
【技术保护点】
1.一种基于巡检机器人的地下管廊环境检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于巡检机器人的地下管廊环境检测系统，其特征在于，所述环境参数时序关联分析模块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于巡检机器人的地下管廊环境检测系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的基于巡检机器人的地下管廊环境检测系统，其特征在于，所述环境参数-红外图像特征交互关联模块，用于：将所述环境参数局部时序特征向量的序列和所述红外图像特征向量的序列通过基于门机制注意力模型的跨模态融合模块以得到环境参数-红外...
【技术特征摘要】
1.一种基于巡检机器人的地下管廊环境检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于巡检机器人的地下管廊环境检测系统，其特征在于，所述环境参数时序关联分析模块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于巡检机器人的地下管廊环境检测系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的基于巡检机器人的地下管廊环境检测系统，其特征在于，所述环境参数-红外图像特征交互关联模块，用于：将所述环境参数局部时序特征向量的序列和所述红外图像特征向量的序列通过基于门机制注意力模型的跨模态融合模块以得到环境参数-红外图像跨模态交互融合特征向量作为所述环境参数-红外图像跨模态交互融合特征。
5.根据权利要求4所述的基于巡检机器人的地下管廊环境检测系统，其特征在于，所述地下管廊环境检测模块，用于：将所述环境参数-红外图像跨模态交互融合特征向量通过分...
【专利技术属性】
技术研发人员：车海宝，吴睿恒，费双，张春茹，窦轩，黄志华，李兴茂，雷茜，
申请(专利权)人：中建新疆建工集团第三建设工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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