基于深度學習的電廠跑冒滴漏視頻識別應用研究
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大小：4009 K
標簽： 深度學習 電廠 跑冒滴漏
所需積分：0分積分不夠怎么辦？
文檔介紹：為解決火電廠設備在運行過程中會存在“跑冒滴漏”現象，通過視覺識別技術及深度學習的應用，提出基于卷積神經網絡模型的電廠跑冒滴漏視頻識別模型，并對模型進行優(yōu)化和改進。該方法基于火電廠攝像頭進行現場圖像的采集，進行數據預處理和優(yōu)化，同時按照缺陷形態(tài)建立對應數據集。然后，通過語義分割、數據增強、注意力機制、更改激活函數等技術與卷積神經網絡結合，對YOLOv5算法進行深層次優(yōu)化，包括訓練策略的改進和模型評價調整，增強了模型算法對復雜場景識別理解能力，可有效提高視頻識別精度與速度，有助于提高火電廠巡檢的自動化、智能化水平，具有較好的工程應用前景。
現在下載
VIP會員，AET專家下載不扣分；重復下載不扣分，本人上傳資源不扣分。