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化工廠液體泄漏識別預警系統-燧機科技

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更新時間：2023-08-27 21:46:10瀏覽次數：318次

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燧機（上海）科技有限公司

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產品簡介

化工廠液體泄漏識別預警系統-燧機科技基于人工智能分析技術，化工廠液體泄漏識別預警系統自動識別監控視頻中機械管道是否存在液體泄漏行為。如檢測到液體泄漏，立即反饋給后臺人員及時處理。化工廠液體泄漏識別預警系統對工廠機械管道液體泄漏情況自動識別，如檢測有漏液情況，立即反饋給后臺人員，防止安全事故的發生，有效地提高了人工巡檢的效率。

詳細介紹

化工廠液體泄漏識別預警系統-燧機科技基于人工智能分析技術，化工廠液體泄漏識別預警系統自動識別監控視頻中機械管道是否存在液體泄漏行為。如檢測到液體泄漏，立即反饋給后臺人員及時處理。化工廠液體泄漏識別預警系統對工廠機械管道液體泄漏情況自動識別，如檢測有漏液情況，立即反饋給后臺人員，防止安全事故的發生，有效地提高了人工巡檢的效率。

化工行業安全生產形勢嚴峻，有著種類繁多的特殊原料和復雜的工藝流程，導致化工企業施工頻發，對安全生產監控、應急管控要求高。泄露在開始時往往只發生在局部很小的地方，但造成的后果卻十分嚴重，有時甚至是災難性的，有些特大事故正是由于泄出易燃易爆物引起火災、爆炸事故，民用煤氣，液化石油氣罐也有類似事故。泄出有毒物質造成人員中毒，嚴重時還會影響周圍環境。

化工廠液體泄漏識別預警系統-燧機科技對化工企業生產區域進行實時監測，當化工廠液體泄漏識別預警系統監測到跑冒滴漏情況發生時，立即告警并通知后臺人員及時處理。同時將告警截圖和視頻保存到數據庫形成報表，推送給相關人員。化工廠液體泄漏識別預警系統對化工企業跑冒滴漏進行實時監測及時提醒，有效避免意外事故的發生。

化工廠液體泄漏識別預警系統通過Python基于YOLOv8網絡模型架構，對化工廠液體泄漏進行實時檢測預警。YOLO的結構非常簡單，就是單純的卷積、池化最后加了兩層全連接，從網絡結構上看，與前面介紹的CNN分類網絡沒有本質的區別，差異是輸出層用線性函數做激活函數，因為需要預測bounding box的位置（數值型），而不僅僅是對象的概率。所以粗略來說，YOLO的整個結構就是輸入圖片經過神經網絡的變換得到一個輸出的張量。