基于改进Canny算法的化工厂指针仪表读数方法研究

针对当前化工厂指针仪表读数方法效率低、误差大等问题,本文提出了一种基于改进Canny算法的指针仪表读数方法。首先,采用目标检测算法YOLOv5对仪表表盘及指针进行定位检测,从而能够更加准确的得到指针所在位置;其次,采用导向滤波方法对图像进行预处理,得到清晰的仪表图像,同时利用改进的Canny算法对指针边缘进行提取;最后,利用霍夫变换方法得到指针所在直线,并计算倾斜角度,采用角度法计算出实际读数。通过实验验证,本文所提出的仪表读数方法的读数精度为93.6%,较改进前提升了3.1%,该方法有效提升了化工厂的指针仪表读数效率,具有较高的实用价值。

石油化工企业危险源火灾爆炸事故智能消防设计研究

石化企业生产环境和工艺较为复杂,埋藏着较多危险源,导致火灾爆炸事故发生频率难以降低。为了实现智能消防,改善石化企业火灾爆炸事故处理现状,本文引入物联网技术、自动化控制技术,提出智能火灾探测系统设计研究。该系统利用智能消防炮灭火,扩大了消防覆盖面积,通过搭建云拓扑结构,建立石化企业监控现场、企业指挥中心、119指挥中心之间的信息传输通道,以此提高消防作业效率。

铁路自备罐车成本竞争力的提升

对于铁路自备罐车来说,在进行运行、管理以及使用的过程中,具有较高的门槛,其是针对于一些特定的装卸场所以及铁路专线当中使用,为此在对自备罐车进行维修、技改以及配件的更换方面需要较高的成本,因此本文主要针对现阶段铁路自备罐车的成本管理进行分析,从而提出能够提升成本竞争力的措施。

基于机器学习方法的员工安全帽佩戴检测

针对当前化工行业中员工安全帽佩戴检测方法效率低、实时性差等问题,为减少员工由于未佩戴安全帽进入生产装置而发生意外情况,提高安全生产效率,文章提出了一种基于改进YOLOv5算法的员工安全帽佩戴检测方法。首先,采用多尺度Retinex(MSR)图像处理算法对生产现场视频图像进行预处理,提高视频图像的信噪比,降低噪声干扰;其次,结合SKNet动态注意力机制对原YOLOv5算法模型进行改进,提高视频特征信息提取能力,优化算法的检测精度;最后,对改进的Im-YOLOv5模型的检测准确率进行实验验证。实验结果表明,改进的Im-YOLOv5模型的mAP(mean average precision)达到了93.5%,其准确率相较于YOLOv5得到了提升,具有较好的检测效果。