跑冒滴漏监测系统
2023-02-18 16:43:01 时间
跑冒滴漏监测系统应用OpenCv+yolo计算机视觉深度学习技术对危化品生产区域实时检测,当跑冒滴漏监测系统检测到液体泄露时,立即抓拍存档告警并回传给后台监控平台方便人员及时处理,提高图像数据的实时监控效率,,避免意外事故发生,同时降低人力巡检的劳动强度,保证人员安全降低运营成本。
YOLO的结构非常简单,就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接,从网络结构上看,与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别,最大的差异是输出层用线性函数做激活函数,因为需要预测bounding box的位置(数值型),而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说,YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法,它不是选择图像中有趣的部分,而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法,我们首先需要了解实际预测的是什么。最终,我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。
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