基于YOLOv5的油田作业现场吸烟检测方法

孙召龙; 徐昕; 朱云龙; 田枫

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基于YOLOv5的油田作业现场吸烟检测方法

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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,满足实时性要求.目前,该算法已经部署到油田作业现场的监控中,可以对油田作业现场吸烟行为进行有效检测.

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来源
《系统仿真技术》 |2021年第2期|89-93|共5页
作者
孙召龙; 徐昕; 朱云龙; 田枫;
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作者单位

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;

东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318;

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正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
深度学习; 吸烟检测; 实时性; YOLOv5网络;

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