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摘 要:本发明公开了一种基于卷积神经网络的建筑施工安全监测方法,一种基于卷积神经网络的建筑施工安全监测方法。本发明的方法,包括以下步骤:1)获取作业人员、作业环境与建筑施工场所安全管理措施数据,并得到安全评价等级,经预处理构成CNN卷积神经网络模型的训练集和测试集;2)将训练集中作业人员、作业环境与安全管理措施的数据作为输入,安全评价等级作为输出,通过训练确定安全监测指标排列方式及CNN卷积神经网络核函数,保存训练好的CNN卷积神经网络模型;3)对作业人员与作业环境的安全性进行预测。本发明克服现有的监测方法存在问题评价结果不准确、评价方法评价因素单一及计算成本大且不能实时监测的缺点。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911312764.3 | 专利名称: | 一种基于卷积神经网络的建筑施工安全监测方法 |
申请日: | 2019-12-18 | 申请/专利权人 | 长安大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市南二环路中段 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/0635搜分类 网络 网络传输 建筑施工 施工安全 卷积神经网络搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2023/04/25 | 授权 | |
2020/05/01 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06N 3/04 专利申请号: 201911312764.3 申请日: 2019.12.18 |
2020/04/07 | 公开 |