基于人工智能的地质实验测试质量监督系统设计

摘要

针对当前地质实验测试过程中操作行为难以实时量化、多源异构数据监控滞后以及实验过程“黑箱化”等核心问题，本研究设计并构建了一种基于人工智能的地质实验测试质量监督系统。系统采用“端-边-云”协同计算技术，通过部署基于改进目标检测算法的实验行为识别模型与基于随机森林算法的多源数据融合风险评价模型，实现对实验人员操作规范性、仪器运行状态及环境参数的实时感知与智能关联分析。应用结果表明：该系统在复杂实验场景下具备较高的异常行为识别精度与快速响应能力，有效解决了传统人工监督模式下的监管盲区问题，显著提升了地质检测数据的全流程合规性与质量管控水平。

关键词

人工智能 / 地质实验测试 / 质量监督 / 系统设计 / 多模态数据融合