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.

关键词：YOLO、数据增广、跑冒滴漏、烟雾检测、目标检测

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：99-101