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基于特效合成数据增广的YOLO算法在烟雾检测中的应用
摘 要:
跑冒滴漏指的是工作介质的渗漏和泄漏,烟雾检测一直是跑冒滴漏检测中比较复杂的一项目标检测。传统的烟雾检测主要通过烟雾传感器进行检测,检测环节易受各种
环境
因素干扰,文章通过对烟雾图像进行训练和识别,提出了一种基于YOLO算法的烟雾检测技术。另外,由于烟雾检测技术起步晚,目前市面上并没有比较好的烟雾视频图像
数据
库,采用数据增广的方法,对有限的样本进行后期模拟以及特效合成一些样本,提高了样本数量以及检测模型的准确率。
作 者:
凌宇志;徐家新;杨昊坤;
单 位:
中海油信息科技有限公司
关键字:
YOLO;数据增广;跑冒滴漏;烟雾检测;目标检测;
页 码:
99-101
出 处:
数字通信世界
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2023年01期
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