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文档简介

基于视频AI和机器人的智慧电厂联合巡检本发明公开了基于视频AI和机器人的智慧别模型对周期巡检数据和定点巡检数据进行故2视频处理模块：用于按照预设时间间隔获取若干监控的视频，并利用定点巡检模块：用于根据异常位置分配对应分区的巡检机器故障识别模块：用于利用故障识别模型对所述若干分区的周期巡检并根据公i计算分区i的风险关联系数θi(k)；其中，⑴表示影响因子，minimink表示双重最小值，3B2，根据预设调整周期统计历史T2时刻至当前时刻T1内若干分D2，对历史运行数据序列进行预处理和数据标注，得到预处理D3，基于深度学习算法构建初始预测网络，将预处理的历史运D4，设置初始预测网络的训练参数，利用故障训练集和故障验8.基于视频AI和机器人的智慧电厂联合巡检方法，应用于权利要求1_7中任一项所述4S2，根据若干分区的危险等级设定若干机器人的巡S3，按照预设时间间隔获取若干监控的视频，S4，根据异常位置分配对应分区的巡检机器人进行定56故障识别模块：用于利用故障识别模型对所述若干分区的周期巡检数据和/或所其并A43，根据公式λi=∑θi(k)/n计算分区i的综合评估值λi；其中求和范围为k=1,[0009]风险熵量化了各评估指标数据的不确定性程度，反映出数7[0013]烟雾在智慧电厂运行环境里是一种需要重点防范且对安8S5，利用故障识别模型对所述若干分区的周期巡检数据和/或所述定点巡检数据9[0020]图1为本发明提供的基于视频AI和机器人的智慧电厂联合巡检系统的方法流程示图2为本发明提供的基于视频AI和机器人的智慧电厂联合巡检系统的框架示意之后再根据风险熵和风险关联系数得到若干接着根据分区i的若干评估指标构建危险分析序列Si，并根据公式θi(k)=αikx等级划分范围确定分区的危险等级。例如预设危险等级划分范围为0_0.3为低危险等级，__每经过一定次数的迭代训练，就使用验证集对当前训练阶段的模型性能进行评把之前划分好且未参与训练过程的测试集图像数据输入到验证精度最高的网络其卷积层的卷积核大小和数量根据数据的维度和特征复杂性进行设置，如设置3x3的卷积

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