一种基于深度强化学习的山火识别方法、装置和系统
申请人信息
- 申请人:广州成至智能机器科技有限公司; 广东省龙眼洞林场(广东莲花顶森林公园管理处)
- 申请人地址:510630 广东省广州市天河区龙林中街5号2栋101房(部位 : 101-103房)
- 发明人: 广州成至智能机器科技有限公司; 广东省龙眼洞林场(广东莲花顶森林公园管理处)
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于深度强化学习的山火识别方法、装置和系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311517401.X |
| 申请日 | 2023/11/14 |
| 公告号 | CN117671526A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06V20/17 |
| 权利人 | 广州成至智能机器科技有限公司; 广东省龙眼洞林场(广东莲花顶森林公园管理处) |
| 发明人 | 陈富强; 石常青; 冀增青; 何炳裕; 吕继先; 钟俊良; 陈翔 |
| 地址 | 广东省广州市天河区龙林中街5号2栋101房(部位 : 101-103房); 广东省广州市天河区广汕一路332号 |
摘要文本
广州成至智能机器科技有限公司; 广东省龙眼洞林场(广东莲花顶森林公园管理处)获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明涉及一种基于深度强化学习的山火识别方法、装置和系统。其中方法包括：通过山火识别模型，对视频数据进行特征提取，输出山火识别结果；所述山火识别模型通过以下步骤进行训练：St1，采集若干带标签的训练视频数据；St2，创建与所述训练视频数据对应的若干Q表格；St3，将一个所述训练视频数据输入至所述山火识别模型中，根据所述山火识别模型输出的山火识别结果以及所述山火识别结果与所述标签的匹配情况填写Q表格；St4，重复执行步骤St3，直到将所有训练视频数据都输入至所述山火识别模型中，得到若干个Q表格；计算所有Q表格的总reward值之和，优化山火识别模型的参数；St5，重复执行步骤St3和St4，直到所述山火识别模型的参数收敛。 微信公众号专利查询网
专利主权项内容
1.一种基于深度强化学习的山火识别方法，包括以下步骤：获取视频数据；通过一山火识别模型，对所述视频数据进行特征提取，输出山火识别结果；其特征在于：所述山火识别模型，通过以下训练方法进行训练：St1，采集若干训练视频数据，并为所述训练视频数据打标签；St2，创建与所述训练视频数据对应的若干Q表格；St3，将一个所述训练视频数据输入至所述山火识别模型中，根据所述山火识别模型输出的山火识别结果以及所述山火识别结果与所述标签的匹配情况填写Q表格，得到一个填写完成的Q表格；St4，重复执行步骤St3，直到将所有训练视频数据都输入至所述山火识别模型中，得到若干个Q表格；计算所有Q表格的总reward值之和，以所述总reward值之和尽量大为目标，优化所述山火识别模型的参数；St5，重复执行步骤St3和St4，直到所述山火识别模型的参数收敛，得到训练好的山火识别模型。