基于注意力机制流网络的流体灾害检测预警平台制造技术

本发明专利技术涉及流体灾害监测预警技术领域，其目的在于提供了一种基于注意力机制流网络的流体灾害检测预警平台，通过多路摄像头采集实时数据，向视频服务器发送采集的视频流数据，利用算法计算并输出视频流数据的计算结果和洪水的最大边界，并利用预警线来比较洪水边界是否触发到警戒阈值，若触发即可预警相应的预警等级，否则不触发，继续下一阶段的数据提取和预警操作。本发明专利技术利用深度学习算法和传统opencv算法相结合对视频流中的泥石流、山洪等流体灾害进行边界检测，再与预警边界阈值线进行比较来是否触发灾害预警，进而能够对所监测区域内山洪进行连续、实时、动态的监测，为下游受灾区提供实时预警消息，有助于减少生命财产的损失。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于流体灾害监测预警，具体涉及一种基于注意力机制流网络的流体灾害检测预警平台。

技术介绍

1、目前，关于流体灾害检测主要有基于两种技术方法。其一，利用传统的物理检测技术，包括各种传感器、水位计等；但是这种方法有很大的局限性，例如水位计在地质结构较复杂的山沟中很难检测到水位。其二，利用传统检测算法和深度学习技术对流体灾害进行检测。随着深度学习技术应用的不断深入，利用深度学习技术对流体灾害进行检测并进行预警受到越来越多研究者的重视。但是目前利用深度学习技术方法的应用场景主要在河道、水库等简单场景中。考虑到像洪水、泥石流等流体无固定特征，不能利用卷积网络等深度学习算法进行直接识别特征。因此，要想直接识别流体的边界比较困难。目前，大多数对流体的识别主要是基于光流算法，但是传统的光流算法受干扰因素的影响较大，很难直接对流体灾害进行识别。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于注意力机制流网络的流体灾害检测预警平台，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为了实现上述目的，本专利技术采用的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于注意力机制流网络的流体灾害检测预警平台，其特征在于，包括如下内容：通过多路摄像头采集实时数据，向视频服务器发送采集的视频流数据，提取视频流数据中的关键帧图像，将关键帧图像中任意两帧图像输入到注意力模型Atten中，利用算法计算并输出上述任意两帧图像上的计算结果和洪水的最大边界，并利用预警线来比较洪水边界是否触发到警戒阈值，若触发即可预警相应的预警等级，否则不触发，继续下一阶段的数据提取和预警操作。

2.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制流网络的流体灾害检测预警平台，其特征在于，所述注意力模型Atten的表达式如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于...

【技术特征摘要】

1.一种基于注意力机制流网络的流体灾害检测预警平台，其特征在于，包括如下内容：通过多路摄像头采集实时数据，向视频服务器发送采集的视频流数据，提取视频流数据中的关键帧图像，将关键帧图像中任意两帧图像输入到注意力模型atten中，利用算法计算并输出上述任意两帧图像上的计算结果和洪水的最大边界，并利用预警线来比较洪水边界是否触发到警戒阈值，若触发即可预警相应的预警等级，否则不触发，继续下一阶段的数据提取和预警操作。

2.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制流网络的流体灾害检测预警平台，其特征在于，所述注意力模型atten的表达式如下：

3.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：白海云，陆彦强，边宏伟，靳辉，胡斌喜，宋如萍，刘伟，李安泰，齐国琴，李润祥，
申请(专利权)人：兰州大方电子有限责任公司，
类型：发明
国别省市：