【摘 要】
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近年来,由于油田作业现场作业人员安全意识薄弱,导致火灾时有发生。传统的人工监控方式存在诸多问题,为实现对油田作业现场作业人员吸烟行为的智能化检测,设计了一种采用YOLOv5深度学习算法的油田作业现场吸烟行为检测方法。通过监控摄像头及单反相机采集真实场景下中距离的吸烟数据集,使用LabelImg平台手动标注,经过YOLOv5的四种预训练框架训练,通过对比训练过程中产生的结果得到最佳训练模型。实验结果
【机 构】
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中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司现河采油厂,山东东营257000;东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318;庆新油田开发有限责任公司,黑龙江大庆163000
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近年来,由于油田作业现场作业人员安全意识薄弱,导致火灾时有发生。传统的人工监控方式存在诸多问题,为实现对油田作业现场作业人员吸烟行为的智能化检测,设计了一种采用YOLOv5深度学习算法的油田作业现场吸烟行为检测方法。通过监控摄像头及单反相机采集真实场景下中距离的吸烟数据集,使用LabelImg平台手动标注,经过YOLOv5的四种预训练框架训练,通过对比训练过程中产生的结果得到最佳训练模型。实验结果表明,该模型能够准确检测与追踪中距离吸烟行为,其检测准确率达89%,平均检测速度为17.2 ms,满足实
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