一种基于深度学习的电网施工进度与安全识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202210340583.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114757511A | 公开（公告）日 | 2022-07-15 |
| 申请公布号 | CN114757511A | 申请公布日 | 2022-07-15 |
| 分类号 | G06Q10/06（2012.01）I;G06Q50/06（2012.01）I;G06V40/10（2022.01）I;G06V10/25（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 石绍辉;马徐行;柯春俊;秦哲 | 申请（专利权）人 | 广州市赛皓达智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 南京禹为知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 510699广东省广州市越秀区寺右南路25号地下 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的电网施工进度与安全识别方法，包括：预处理基建项目图像，制作数据集；将数据集进行缩放，根据设定的图像数量依次将数据集输入至识别模型；通过识别模型对输入进行前向传播计算，根据前向传播结果与标注图像中的真实框，计算损失值；分别计算损失值对识别模型各个权重矩阵和偏置参数的梯度，并对识别模型进行更新；若更新的识别模型未收敛或未达到最大训练次数，则通过更新的识别模型重新对输入进行前向传播计算，直至更新的识别模型收敛或达到最大训练次数停止训练识别模型；利用训练完成的识别模型对基建项目图像进行识别；本发明能够精准监测工地进度，为施工现场提供决策依据，实现智慧工地自动化与智能化。 |
