| 基于深度學(xué)習(xí)的電廠跑冒滴漏視頻識別應(yīng)用研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4009 K | |
| 標(biāo)簽： 深度學(xué)習(xí) 電廠 跑冒滴漏 | |
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| 文檔介紹：為解決火電廠設(shè)備在運行過程中會存在“跑冒滴漏”現(xiàn)象，通過視覺識別技術(shù)及深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xiàn)場圖像的采集，進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和優(yōu)化，同時按照缺陷形態(tài)建立對應(yīng)數(shù)據(jù)集。然后，通過語義分割、數(shù)據(jù)增強、注意力機制、更改激活函數(shù)等技術(shù)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，對YOLOv5算法進行深層次優(yōu)化，包括訓(xùn)練策略的改進和模型評價調(diào)整，增強了模型算法對復(fù)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(yīng)用前景。 | |
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