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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京易玖生態(tài)環(huán)境有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于AI模型結(jié)合識(shí)別粗格柵設(shè)備異常方法、系統(tǒng)和介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120147951B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510184689.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)基于AI模型結(jié)合識(shí)別粗格柵設(shè)備異常方法、系統(tǒng)和介質(zhì)是由夏志祥;鐘佳梅;謝少凱;梁杜;陳紫威;楊潔;曉娜設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于AI模型結(jié)合識(shí)別粗格柵設(shè)備異常方法、系統(tǒng)和介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及污水處理設(shè)備監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于AI模型結(jié)合識(shí)別粗格柵設(shè)備異常方法、系統(tǒng)和介質(zhì)。通過(guò)將粗格柵設(shè)備的優(yōu)化粗格柵圖像輸入優(yōu)化目標(biāo)檢測(cè)模型中處理，獲得檢測(cè)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)位置數(shù)據(jù)，根據(jù)目標(biāo)位置數(shù)據(jù)將優(yōu)化粗格柵圖像進(jìn)行分割處理，獲得目標(biāo)圖像，再提取獲得圖像特征數(shù)據(jù)，根據(jù)圖像特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得粗格柵設(shè)備的運(yùn)行初評(píng)指數(shù)，通過(guò)閾值對(duì)比，獲得粗格柵設(shè)備的初評(píng)狀態(tài)，若為疑似異常，再將圖像特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)異常檢測(cè)模型中進(jìn)行評(píng)估處理，獲得粗格柵設(shè)備的運(yùn)行綜測(cè)指數(shù)，最后通過(guò)閾值對(duì)比，確定粗格柵設(shè)備的終評(píng)狀態(tài)；從而通過(guò)大小模型結(jié)合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了粗格柵設(shè)備異常的準(zhǔn)確判斷，提高判斷效率的同時(shí)降低誤判率。

本發(fā)明授權(quán)基于AI模型結(jié)合識(shí)別粗格柵設(shè)備異常方法、系統(tǒng)和介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于AI模型結(jié)合識(shí)別粗格柵設(shè)備異常方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取粗格柵設(shè)備的初始粗格柵圖像，并進(jìn)行預(yù)處理，獲得優(yōu)化粗格柵圖像； 獲取初始目標(biāo)檢測(cè)模型，并進(jìn)行優(yōu)化處理，獲得優(yōu)化目標(biāo)檢測(cè)模型； 將所述優(yōu)化粗格柵圖像輸入所述優(yōu)化目標(biāo)檢測(cè)模型中處理，獲得檢測(cè)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)位置數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述目標(biāo)位置數(shù)據(jù)將所述優(yōu)化粗格柵圖像進(jìn)行分割處理，獲得目標(biāo)圖像，并進(jìn)行提取處理，獲得目標(biāo)圖像的圖像特征數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述圖像特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得粗格柵設(shè)備的運(yùn)行初評(píng)指數(shù)，并與預(yù)設(shè)設(shè)備運(yùn)行初評(píng)閾值進(jìn)行閾值對(duì)比，獲得粗格柵設(shè)備的初評(píng)狀態(tài)； 若所述初評(píng)狀態(tài)為疑似異常，則將所述圖像特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)異常檢測(cè)模型中進(jìn)行評(píng)估處理，獲得粗格柵設(shè)備的運(yùn)行綜測(cè)指數(shù)； 將所述運(yùn)行綜測(cè)指數(shù)與預(yù)設(shè)設(shè)備標(biāo)定運(yùn)行評(píng)測(cè)閾值進(jìn)行閾值對(duì)比，根據(jù)對(duì)比結(jié)果確定粗格柵設(shè)備的終評(píng)狀態(tài)； 所述獲取初始目標(biāo)檢測(cè)模型，并進(jìn)行優(yōu)化處理，獲得優(yōu)化目標(biāo)檢測(cè)模型，包括： 獲取初始目標(biāo)檢測(cè)模型； 通過(guò)自適應(yīng)加權(quán)融合方法對(duì)初始目標(biāo)檢測(cè)模型中FPN模塊進(jìn)行優(yōu)化處理，獲得加權(quán)優(yōu)化目標(biāo)檢測(cè)模型； 采用通道注意力模塊和空間注意力模塊對(duì)所述加權(quán)優(yōu)化目標(biāo)檢測(cè)模型中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化處理，獲得優(yōu)化目標(biāo)檢測(cè)模型； 所述根據(jù)所述目標(biāo)位置數(shù)據(jù)將所述優(yōu)化粗格柵圖像進(jìn)行分割處理，獲得目標(biāo)圖像，并進(jìn)行提取處理，獲得目標(biāo)圖像的圖像特征數(shù)據(jù)，包括： 根據(jù)所述粗格柵設(shè)備位置數(shù)據(jù)、耙斗位置數(shù)據(jù)和垃圾位置數(shù)據(jù)將所述優(yōu)化粗格柵圖像進(jìn)行分割處理，獲得目標(biāo)圖像； 所述目標(biāo)圖像包括粗格柵設(shè)備圖像、耙斗圖像和垃圾圖像； 將所述粗格柵設(shè)備圖像進(jìn)行圖像特征數(shù)據(jù)提取，獲得粗格柵設(shè)備特征數(shù)據(jù)，包括粗格柵形狀特征數(shù)據(jù)、粗格柵顏色特征數(shù)據(jù)和粗格柵紋理特征數(shù)據(jù)； 將所述耙斗圖像進(jìn)行圖像特征數(shù)據(jù)提取，獲得耙斗圖像特征數(shù)據(jù)，包括耙斗形狀特征數(shù)據(jù)、耙斗顏色特征數(shù)據(jù)、耙斗紋理特征數(shù)據(jù)和耙斗傾角。

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