1. 圖像識別 AI 模型：訓練可見光圖像識別模型，識別煤粉泄漏產(chǎn)生的粉霧、粉塵堆積、飛揚等特征，以及管道表面的破損、變色等異常情況。通過大量標注樣本數(shù)據(jù)，讓模型學習正常與異常狀態(tài)的差異，提高識別準確率。
2. 人員定位與電子圍欄 AI 管理：結合地理信息系統(tǒng)（GIS）和 AI 算法，實現(xiàn)電子圍欄的智能管理。當人員進入危險區(qū)域（電子圍欄內），系統(tǒng)自動識別并記錄人員位置信息；若發(fā)生泄漏，通過 AI 算法規(guī)劃最佳疏散路徑，并向相關人員推送撤離指示。
1. 針對不同監(jiān)測數(shù)據(jù)特點，優(yōu)化 AI 算法結構和參數(shù)。如在圖像識別中，選擇合適的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡架構（如 ResNet、YOLO 等），并根據(jù)管道監(jiān)測場景特點進行調整，提高對微小泄漏特征的識別能力。
2. 持續(xù)更新和優(yōu)化 AI 模型。定期收集新的泄漏案例數(shù)據(jù)，對模型進行重新訓練和優(yōu)化，以適應不斷變化的工況和新出現(xiàn)的泄漏模式。
