深度学习在天然气管线可移动式摄像机挖掘机检测中的应用

天然气管道是将天然气从生产地运输到消费地的重要通道,对于国家的能源安全和经济发展具有非常重要的意义。为了确保天然气管道施工过程中的安全,本文提出了一种基于深度学习的YOLOv3天然气管线附近可移动式摄像机挖掘机检测算法。该算法采用了卷积神经网络Darknet-53进行挖掘机的目标检测,能够有效地提高施工安全性和效率。实验结果表明,本文提出的YOLOv3的天然气管线可移动式摄像机挖掘机检测算法在识别挖掘机的准确性和速度方面表现出较好的性能,准确度高达93.6%。该算法能够对天然气管线附近的施工挖掘机进行实时监测和告警提醒,避免了挖掘机施工对天然气管道造成的潜在风险,从而提高了施工现场的安全性和效率。

基于边缘计算的物联网数据安全处理模型

为提升现有物联网数据处理的安全性,设计基于边缘计算的物联网数据安全处理模型。构建基于边缘计算的物联网应用模型,在此模型中先后采用物联网数据消冗方法和差分隐私保护算法,去除重复的数据获取质量较好的数据后,对物联网数据进行隐私保护,实现基于边缘计算的物联网数据安全处理。经过测试,所构建模型的隐私保护预算值为0.6、决策树深度为6时,基于边缘计算的物联网数据信息泄露比最小,此条件下使用该模型后,基于边缘计算的物联网数据信息泄露比最大值从0.865降低为0.002,数据安全度明显提升。