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申请/专利权人：内蒙古电力(集团)有限责任公司蒙电项目建管分公司

摘要：本发明公开了一种视频流实时处理的园区建设物资安全监控方法及系统，包括步骤：首先实时获取建设材料到货验收区域的宏观视频图像信息，并输入至训练好的第一卷积神经网络模型进行粗略识别；其次，判断是否进入进行精细识别流程，若进入则通过移动终端设备采集到货建设材料的微观视频图像信息并进行预处理；再次，将特征向量输入至训练好的双流深度学习网络建设材料识别模型进行精细识别建设材料的类别和数量；最后，展示当前识别的建设材料类别和数量。本申请通采用第一卷积神经网络模型进行粗略识别，并采用双流深度学习网络建设材料识别模型进行精细识别建设材料的类别和数量，大大提高了建设材料识别的准确性和效率，极大增加用户体验。

主权项：1.一种视频流实时处理的园区建设物资安全监控方法，其特征在于，包括步骤：S1：CCD相机实时获取建设材料到货验收区域的宏观视频图像信息；S2：将宏观视频图像信息输入至训练好的第一卷积神经网络模型进行粗略识别，粗略识别建设材料的初始类型和数量，第一卷积神经网络模型采用Swish激活函数，Swishx1表示如下： 其中，x1为Swish激活函数输入，e为自然对数的底数，α为可训练的参数；S3：当单位时间内通过的建设材料数量Nt超过预设阈值时或当前建设材料初始类型中存在历史识别错误率大于设定阈值的建设材料时，增加执行视频图像处理任务的CPU或GPU数量并直接进入步骤S4进行精细识别流程，否则进入步骤S7；S4：通过移动终端设备采集到货建设材料的微观视频图像信息；S5：对宏观视频图像信息和微观视频图像信息进行预处理，分别提取预处理后的宏观视频图像信息的特征向量f1和微观视频图像信息的特征向量f2；S6：将特征向量f1和特征向量f2输入至训练好的双流深度学习网络建设材料识别模型进行精细识别，实时识别建设材料的类别和数量，双流深度学习网络建设材料识别模型其中一个流处理宏观视频图像信息，另一个流处理微观视频图像信息；双流深度学习网络建设材料识别模型采用Mish激活函数： 其中，x2为Mish激活函数输入，Nt为单位时间内通过的建设材料数量，β为缩放因子，用于调整建设材料数量对激活函数的影响；S7：通过到货验收展示屏或应用程序展示当前识别的建设材料类别和数量以及累计收到的建设材料类别和数量。

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