化工厂跑冒滴漏识别系统基于机器视觉深度学习算法，化工厂跑冒滴漏识别系统自动识别监控视频中机械管道是否存在液体泄漏情况发生，当系统检测到液体泄漏时，可以立即抓拍存档告警同步反馈到监控后台人员，及时处理。化工厂跑冒滴漏识别系统 对工厂机械管道液体泄漏情况自动识别，如检测有漏液情况，化工厂跑冒滴漏识别系统立即反馈给后台人员，提高了后台人员监控的效率和准确度。
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：
- 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
- 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
- Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；
- Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。
随着社会和经济的发展，化工行业越来越举足轻重关系到人们生活的方方面面。是关系到国家经济命脉和战略安全的重要行业，而化工生产具有易爆、有毒、易燃、腐蚀性强。在生产过程中，一旦发生液体泄漏，就会大概率引发火灾、爆炸等安全生产事故，保障安全生产防范安全事故已经成为业内共识的重要举措。
# 检测类
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
export = False # onnx export
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer
super(Detect, self).__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)
self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2)
self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
def forward(self, x):
# x = x.copy() # for profiling
z = [] # inference output
self.training |= self.export
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if not self.training: # inference
if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device)
y = x[i].sigmoid()
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i].to(x[i].device)) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
@staticmethod
def _make_grid(nx=20, ny=20):
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)])
return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()化工厂跑冒滴漏识别系统对化工企业生产区域进行实时监测，当化工厂跑冒滴漏识别系统监测到跑冒滴漏情况发生时，立即将告警截图和视频保存到数据库形成报表，推送给相关管理人员，方便及时处理危险情况，提升监控识别效率，降低危险时间的发生概率。
