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题名基于改进CNN算法的电厂安防监控异常行为识别
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作者
郭磊
徐胜一
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机构
内蒙古工业大学化工学院
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出处
《传感器与微系统》
2025年第9期103-106,111,共5页
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基金
广西龙源新能源有限公司智慧化企业建设项目(BJTY-ZC-2023-0251)。
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文摘
由于电厂异常行为种类繁多,且每种行为均具有其独特的特征和表现形式。因此人工监测异常行为时难以做到实时识别所有异常行为。基于此,研究物联网环境下基于改进卷积神经网络(CNN)算法的电厂安防监控异常行为识别方法。搭建物联网环境,利用监控摄像头、振动传感器采集监控区域的视频监控图像,并经网关传输至承载网络层的承载网络。在控制服务器建立基于改进CNN算法的安防监控异常行为识别模型,提取可体现异常行为的关键特征,最后由输出层的Softmax函数识别电厂安防监控行为类别。实验结果显示:该方法不仅能够实现对电厂环境下各类异常行为的准确识别,同时在监控信息通信方面,依托5G物联网关实现了快速、稳定的数据传输。
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关键词
物联网环境
改进卷积神经网络算法
注意力机制
电厂安防监控
异常行为识别
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Keywords
Internet of Things environment
improved CNN algorithm
attention mechanism
power plant security monitoring
abnormal behavior recognition
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术]
TP391
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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