CN119445428A 一种基于实时视频信息和知识图谱的灾害识别处置方法 （华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心)）

一种基于实时视频信息和知识图谱的灾害种基于实时视频信息和知识图谱的灾害识别处当前时刻的灾害图像输入训练完成的第二检测2构建第一检测模型，并对第一检测模型进行训练；将构建第二检测模型，并对第二检测模型进行训练；将根据第一灾害类型和第二灾害类型获得当前灾害类型；构建灾害知2.根据权利要求1所述的一种基于实时视频信息和知识图谱的灾害识别处置方法，其视频数据的预处理包括降噪、去模糊和帧间差分；对预处理后的视3.根据权利要求1所述的一种基于实时视频信息和知识图谱的灾害识别处置方法，其对yolov8模型进行改进，引入金字塔网络结构和增加注意力机制，改进后的y4.根据权利要求1所述的一种基于实时视频信息和知识图谱的灾害识别处置方法，其第二检测模型为增加了全连接层的Slowfast模型；将历史灾害5.根据权利要求1所述的一种基于实时视频信息和知识图谱的灾害识别处置方法，其所述第一灾害类型包括地震、火灾和洪水；人员密集程度为灾害6.根据权利要求1所述的一种基于实时视频信息和知识图谱的灾害识别处置方法，其7.根据权利要求1所述的一种基于实时视频信息和知识图谱的灾害识别处置方法，其8.根据权利要求1所述的一种基于实时视频信息和知识图谱的灾害识别处置方法，其39.根据权利要求1所述的一种基于实时视频信息和知识图谱的灾害识别处置方法，其4[0005]本发明一个实施例提供了一种基于实时视频信息和知识图谱的灾害识别处置方[0013]对yolov8模型进行改进，引入金字塔网络结构和增加注意力机制，改进后的5视频数据进行了预处理得到了灾害图像，提高数据的质量以及后续分析的准确性和效率；6[0028]图1为本发明实施例提供的一种基于实时视频信息和知识图谱的灾害识别处置方[0029]图2为本发明实施例提供的一种基于实时视频信息和知识图谱的灾害识别处置方[0032]下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于实时视频信息和知识图谱的援有着至关重要的作用，现有的对于灾害现场的研判是基于现场视频分析进行直观研判，[0035]请参阅图1，其示出了本发明实施例提供的一种基于实时视频信息和知识图谱的7困人员)的检测精度显著提升；增加注意力机制：应用了注意力机制(如SE模块或CBAM模一次输入的是下一帧灾害图像，也即是按照时间顺序将灾害图像输入到第一检测模型中，[0048]第二检测模型为增加了全连接层的Slowfast模型，Slowfast模型思想，由8[0057]其中第二检测模型采用的是R_CNN系列模型，包括FasterR_CNN、MaskR_CNN和KeypointR_CNN；其中FasterR_CNN是一种基于区域提议(RegionProposal)的目标检测[0059]2.区域提议网络(RPN)：在提取的特征图上生成一系列的候选区域(称为区域提[0064]Detectron2的MaskR_CNN模型能够为每个检测到的目标生成一个像素级的分割掩码。这种分割掩码将图像中的目标与背景分离开来。例如在一张包含多个人的图像中，MaskR_CNN不仅可以检测到每个人的边界框，还可以生成每个人的精确轮廓(即实例分像素分配一个类别标签。语义分割能够在像素级别上区分图像中的对象和背景，比如区分9要根据当前时刻的灾害等级截取高分辨率视频片段进行上传，供指挥中心进行进一步分