基于改进YOLOv8的煤矿火灾检测算法

为了解决煤矿火灾检测算法模型参数量较大、推理交互时间较长、错检和漏检率较高等问题,提出了一种YOLOv8-VPC深度学习模型的煤矿火灾检测算法。用VanillaNet替换主干网络,降低模型的复杂度,减小模型的计算量;加入ParNet机制,降低计算复杂度;在Neck区域加入上采样操作CARAFE,提高融合特征的质量,提高检测性能;提出GIoU为损失函数,加入了一个ground truth和预测框,提升了预测框和检测的准确率。为了验证算法的可行性,选取收集到的火灾烟雾数据集,进行训练和验证。结果表明:对比YOLOv8n模型,YOLOv8-VPC算法的平均精度均值(mAP)@0.5提高了13.9%,参数量保持不变,且对物体的检测效果更好。

GC4000气相色谱仪进气端微量气体控制器

研制了GC4000气相色谱仪进气端微量气体控制器。该装置在进气端加装了电磁阀,通过微处理器及控制器对流量及压力自动检测,可以实现定量控制进气量,通过控制进气的压力和流量的大小也就可以很方便快速地分析出气体的浓度,使GC4000使用起来更加精确和方便。手动进气和气相色谱仪进气端微量气体控制器进气进行对比试验结果表明,该装置具备良好的进气稳定性和精确度。