一种基于AI人工智能的航标故障智能识别系统技术方案

本发明专利技术公开了图像识别技术领域的一种基于AI人工智能的航标故障智能识别系统，包括摄像头、平台层、算法层和用于配置系统的硬件层；平台层包含如下模块：AI中台：作为系统的基础平台，负责数据的输入、处理、任务管理、算力调度、报警处理以及数据的处理和存储；数据输入处理服务模块：负责接收来自不同摄像头的数据，对不同摄像头视频流接入，以及摄像头控制接入提供支持；任务管理模块：根据预设的巡检计划，自动调度巡检任务，并监控任务执行情况；本发明专利技术科学合理，通过AI技术实现对航标状态的实时监测、自动识别和智能分析，从而提高航标巡视巡检的效率和准确性，降低人力和物力成本，提升航海安全保障水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像识别，具体是一种基于ai人工智能的航标故障智能识别系统。

技术介绍

1、在海洋经济日益繁荣的今天，航海安全保障作为海洋事业发展的基石，其重要性不言而喻。航标作为航海中的重要导航设施，为船舶提供着精准的导航信息，是船舶安全航行的有力保障。

2、随着航海活动的增多和航标数量的快速增长，航标巡视巡检工作面临着巨大的挑战。传统的人工巡检方式效率低下、成本高昂，且难以实现对航标状态的实时监控，这在一定程度上影响了航海安全保障的水平。随着人工智能技术的迅猛发展，为解决航标巡视巡检的难题提供了新的思路和方法。ai技术，特别是计算机视觉、机器学习和深度学习等领域的突破，使得航标巡视巡检的自动化、智能化成为可能。

3、综上所述，传统的人工巡检方式效率低下、成本高昂和难以实现实时监控已经成为该领域技术人员急需解决的问题，为此有必要提出一种基于ai人工智能的航标故障智能识别系统。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于ai人工智能的航标故障智能识别系统，通过ai本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI人工智能的航标故障智能识别系统，其特征在于：包括若干用于实时拍摄航标影像数据的摄像头、平台层、算法层和用于系统配置的硬件层；平台层包含如下模块：

2.根据权利要求1所述的基于AI人工智能的航标故障智能识别系统，其特征在于：硬件层包括如下模块：

3.根据权利要求2所述的基于AI人工智能的航标故障智能识别系统，其特征在于：算法层中卷积神经网络基于航标图像数据模型和航标特征数据模型进行训练。

4.根据权利要求3所述的基于AI人工智能的航标故障智能识别系统，其特征在于：算法层中图像数据使用前进行清洗与标注工作。

5.根据权利要求4所...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai人工智能的航标故障智能识别系统，其特征在于：包括若干用于实时拍摄航标影像数据的摄像头、平台层、算法层和用于系统配置的硬件层；平台层包含如下模块：

2.根据权利要求1所述的基于ai人工智能的航标故障智能识别系统，其特征在于：硬件层包括如下模块：

3.根据权利要求2所述的基于ai人工智能的航标故障智能识别系统，其特征在于：算法层中卷积神经网络基于航标图像数据模型和航标特征数据模型进行训练。

4.根据权利要求3所述的基于ai人工智能的航标故障智能识别系统，其特征在于：算法层中图像数据使用前进行清洗与标注工作。

5.根据权利要求4所述的基于ai人工智能的航标故障智能识别系统，其特征在于：算法层中收集航标图像后,再收集负样本数据，卷积神经网络用于基于负样本数据模型进行训练以提高在实际场景中的泛化能力。

6.根据权利要求5所述的基于ai人工智能的航标故障智能识别系统，其特征在于：算法层中对训练后的算法模型进行评估和测试，使用准确率和召回率指标来衡量模型的性能。

7.根据权利要求6所述的基于ai人工智能的航标故障智能识别系统，其特征在于：算法层中图像数...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘健，唐承源，谢俊奎，曹敬涛，张达科，周健华，陈美岐，吴兴全，陈保华，王纯阳，陈永豪，温启锐，高汉超，冯烁心，陈珍达，郑国彬，王俊锋，邓成鑫，邓浩，钟守科，
申请(专利权)人：交通运输部南海航海保障中心北海航标处，
类型：发明
国别省市：