【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及防爆安全柜控制，尤其涉及一种基于深度学习的防爆安全柜智能控制方法及系统。
技术介绍
1、随着工业安全标准不断提高，防爆安全柜作为危险品储存的关键设备，在石油化工、实验室、医药等领域应用广泛。传统的防爆安全柜主要依靠机械结构和简单的电子控制系统实现基本的安全防护功能，包括耐火、防爆、通风等。近年来，随着智能化技术的快速发展，将深度学习等人工智能技术应用于防爆安全柜控制系统成为行业新趋势，可实现对柜内环境的实时监测、异常状态的智能识别和自动化控制，显著提升危险品储存的安全性和可靠性。
2、然而，现有的防爆安全柜智能控制技术还存在不足，现有控制系统对柜内多维状态数据的处理能力有限，多采用传统的信号处理方法和固定阈值判断，难以有效应对复杂多变的储存环境和各类化学品特性，导致无法准确预测潜在的安全隐患，预警机制滞后；现有系统在环境图像识别方面缺乏高效的异常目标检测能力，特别是在光照不足、烟雾干扰等恶劣条件下，检测准确率显著下降，难以及时识别可疑人员接近或非授权操作等安全威胁；现有智能控制方法缺乏自适应决策机制，多采用预设...
【技术保护点】
1.基于深度学习的防爆安全柜智能控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对柜内多维状态数据执行动态离散小波变换得到系数矩阵，通过自适应阈值优化得到优化特征向量，将优化特征向量输入分段递归结构的多层因果卷积网络，经残差增强和动态重组，输出安全柜内部状态预测结果包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过中间特征表示进行特征度量和动态重组，经过迭代优化和加权融合后进行概率归一化处理，输出状态预测概率分布作为最终预测结果包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将环境图像数据输入孪生神经网...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的防爆安全柜智能控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对柜内多维状态数据执行动态离散小波变换得到系数矩阵，通过自适应阈值优化得到优化特征向量，将优化特征向量输入分段递归结构的多层因果卷积网络，经残差增强和动态重组，输出安全柜内部状态预测结果包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过中间特征表示进行特征度量和动态重组，经过迭代优化和加权融合后进行概率归一化处理，输出状态预测概率分布作为最终预测结果包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将环境图像数据输入孪生神经网络，通过特征提取分支的多层级特征增强和融合，经度量学习分支的双向度量损失优化，生成目标特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：许辉辉，陆飞峰，金晨，
申请(专利权)人：浙江优纳特科学仪器有限公司，
类型：发明
国别省市：
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