基于YOLOv5的矿井火灾视频图像智能识别方法

针对煤矿井下光照分布不均匀造成视频图像失真,火灾识别精度低等问题,提出了一种矿井火灾视频图像智能识别方法。该方法以YOLOv5为识别模型,采用K-means算法对传统的暗通道图像去雾算法进行改进,并用改进算法对采集的火焰图像进行去雾处理,提高矿井火灾视频图像识别精度;为减少静态背景对火灾识别的影响,采用帧差法与混合高斯模型融合算法,对动态演化的火焰图像进行特征提取,并采用形态学处理算法消除图像中存在的缺口,从而得到更加完整的火焰目标图像;对火灾视频图像数据集进行标注,并输入到YOLOv5算法模型进行训练及测试。结果表明:基于YOLOv5的矿井火灾视频图像智能识别方法平均精度为92%,损失函数为0.6,比传统算法Alexnet,VGG16,Inceptionv3的平均精度分别高9.6%,13.5%,4.9%,表明该方法检测速度快、精度高,可有效提高矿井火灾识别准确率。

物联网在航道管理中的应用

文中以苏南运河无锡段"感知航道"项目实践为例,就物联网技术在航政管理中的应用进行了初步探讨,系统阐述了基于物联网技术应用的智能水上交通感知系统,详细介绍了各子系统的功能和特点。以具体项目应用,介绍了物联网在水上交通应用中的关键技术和具体实现。