关键词：机器学习算法;海洋石油支持船;智能视频图像;危险识别
摘 要：随着海洋石油勘探开发的不断深入，海洋石油支持船的安全运行已成为行业重要关注点。基于此，智能视频图像危险识别与预警系统应运而生，该系统能实时监控并自动识别海上作业中的潜在危险，从而提前预警，降低事故发生的风险。文章分析机器学习算法在海洋石油支持船智能视频图像危险识别与预警系统中的应用与性能比较。通过对当前主流的机器学习算法进行分析和实验验证，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、支持向量机(SVM)以及随机森林(RF)等，探讨机器学习算法在危险识别准确率、实时性、稳定性等方面的性能。结果表明，CNN和RNN在识别准确率和实时性方面具有显著优势，但计算资源消耗较大；而SVM和RF虽然在识别精度上略逊一筹，但在稳定性和实时性方面表现良好，且计算资源要求相对较低。综合考虑系统的实际需求和资源条件，可以选择适合的机器学习算法构建智能视频图像危险识别与预警系统，以提升海洋石油支持船的安全作业水平。
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