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基于高斯混合模型和卷积神经网络的液体泄漏检测方法

摘要

本发明涉及一种基于高斯混合模型和卷积神经网络的液体泄漏检测方法,包括下列步骤:采集供暖站点供暖管道液体泄漏状态的监控视频数据,包括存在液体泄漏的异常状态和无液体泄漏的正常状态;利用管道液体泄漏时的流动特征,采用高斯混合模型对供暖管道所在静态场景进行背景建模,检测出运动的泄漏的液体和存在其他运动的干扰物体;将分离出来的运动前景即泄漏的液体和其他运动的干扰物体形成待二分类的候选区域数据集;构建基于卷积神经网络的二分类模型并进行模型训练。

著录项

  • 公开/公告号CN111915579A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 天津大学;

    申请/专利号CN202010722639.6

  • 发明设计人 吕辰刚;柳亚格;王学凯;

    申请日2020-07-24

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/215(20170101);G06T7/194(20170101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;

  • 代理人程毓英

  • 地址 300072 天津市南开区卫津路92号

  • 入库时间 2023-06-19 08:50:28

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-13

    授权

    发明专利权授予

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