公开(公告)号：CN119964058A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510151038.7

申请日：2025-02-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陈美文 ,  杨康佳 ,  程凡 ,  王啟军 ,  张绪恒

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0442 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06V10/40 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06F17/14 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明的一种基于深度学习的可见光视频等离子体破裂预测方法及设备，包括数据获取与处理，用来训练可见光视频等离子体破裂预测模型，通过预测模型对等离子体运行视频进行预测是否破裂；数据获取与处理包括获取可见光相机拍摄的等离子体运行视频，并截取视频片段，对于破裂炮视频，截取破裂前设定时间长度的视频片段，对于非破裂炮，随机截取电流平顶段的相同时间长度的视频片段，所截取的视频片段统一成相同的帧率，再对视频图像预处理。本发明利用可见光视频信号进行破裂预测，并实现实时预测，具有在线部署的潜力，为基于实时视频流输入的未来在线破裂预警与主动控制打开了可能性。