公开(公告)号：CN119649281A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202311197346.0

申请日：2023-09-15

Applicant: 中国石油天然气股份有限公司 ,  中石油昆仑燃气有限公司

Inventor： 赵春磊 ,  王新宇 ,  白玉 ,  李尧 ,  赵剑南 ,  戚凯 ,  孙兵 ,  刘文全 ,  宋林 ,  万泽锋 ,  刘海天

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的液化气泄漏视频图像自主监测方法及系统，所述方法包括如下步骤：S1：获取液化气泄漏图像数据集；S2：对所述液化气泄漏图像数据集进行数据增强；S3：基于网络模型Yolov5s构建液化气泄漏监测模型Yolov5s‑LPG；S4：使用数据增强后的所述液化气泄漏图像数据集训练所述液化气泄漏监测模型Yolov5s‑LPG；S5：基于训练完成的液化气泄漏监测模型Yolov5s‑LPG，对液化气泄漏进行实时监测。本发明实现了基于深度学习的液化气泄漏监测，能够现有液化气泄漏监测手段中实时性差、缺乏自主判别能力的问题，并且还解决了基于深度学习的液化气泄漏监测手段存在的问题。