一种基于人工智能技术突发事故检测的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于人工智能技术突发事故检测的方法，属于电网安全生产技术领域。包括以下步骤：对图像和文本提取特征；创建待分类的文本特征向量进行特征提取；生成一维的图片特征向量，做余弦相似度对比；将openpose模型迭代地预测编码部位关联到部位的亲和场，检测置信图。本发明专利技术采用上述的一种基于人工智能技术突发事故检测的方法，将电网安全生产做到全天候精细化智能管理，为当前电网安全生产突发事故管理提供一体化解决方案。并且可实时精准查验和监管现场动态，降低人员管理成本、提高工作效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电网安全生产，尤其是涉及一种基于人工智能技术突发事故检测的方法。

技术介绍

1、机器视觉是人工智能的一个分支。其主要目标是通过使用光学非接触式感应设备自动接收并解析真实场景的图像以获取信息。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果。视频敏锐感知烟雾、火情等突发生产现场安全事件。视频智能烟火探测方法的研究已经成为国内外智能视频分析的热门领域，现市场上主流解决方案是利用火灾烟雾的各种图像特征，如烟雾形态、纹理特征、烟雾色彩特征等，进而对火情进行检测和报警。本方法针对室内/外监控覆盖范围内的安全区域内环境及火灾发展初期烟雾的特征，实时地将监控视频画面进行预处理，提取大量的视频流烟雾区域的特征信息，并利用机器视觉将获取到的特征及现场预警信息等输入到已训练成熟的人工智能模型中，通过大量的模型训练实现对视频智能化检测和识别本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能技术突发事故检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能技术突发事故检测的方法，其特征在于：在步骤S1中，CLIP模型采用对比学习进行训练。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能技术突发事故检测的方法，其特征在于：在步骤S2中，通过promptlabeltext来创建待分类的文本特征向量。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能技术突发事故检测的方法，其特征在于：在步骤S2中，用模板填空promot的方式从类别标签生成文本，将得到的文本输入TextEncode，进行特征提取。

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【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能技术突发事故检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能技术突发事故检测的方法，其特征在于：在步骤s1中，clip模型采用对比学习进行训练。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能技术突发事故检测的方法，其特征在于：在步骤s2中，通过promptlabeltext来创建待分类的文本特征向量。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能技术突发事故检测的方法，其特征在于：在步骤s2中，用模板填空promot的方式从类别标签生成文本，将得到的文本输入textencode，进行特征提取。

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能...

【专利技术属性】
技术研发人员：王程达，吴暴，曹文继，高海涛，师磊，宋彪，
申请(专利权)人：内蒙古世乐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：