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本发明一种验证爆堆块度分布的可靠方法，在保证图片有足够分辨率显示毫米级刻度标尺条件下，运用多种软件图片处理功能，相互串接各自软件的优势，并考虑了软件处理精度和误差限。对于图片中软件无法精确识别的区域叠加、岩块节理、明暗棱线和遮挡打断充分应用人工辨别的优势。结合不同阶段选择合适的识别和处理方法最终以获得高精度的图片数据分布。最终通过新提出5个统计计算公式验证照片所代表的块度分布以得到较为可靠的爆堆块度分布状态。

本发明公开了一种基于三维点云与声纹的储能电站安全监测方法、装置及介质，所述方法包括对：利用改进K‑SVD算法对输入的图像数据进行降噪处理后，将视频图像传输至EMA注意力机制改进的YOLOv8模型中进行图像处理，红外三维点云传输至LSKA大型分离卷积改进的YOLOv8模型中进行训练，得到最终的图像信息和红外三维点云成像信息；声纹传感器进行声音数据的采集，利用EVO算法优化的人工神经网络算法对声纹特征进行提取，将处理好的数据输入改进的Transformer模型中进行声纹处理，得到最终声纹数据；采用低秩多模态融合方法将Transformer模型和YOLOv8模型进行融合，实现储能电站安全监测。本发明大大提高了信息的准确性和利用效率，有利于储能电站的危险监控。