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基于YOLOv5算法的水电厂检修工器具识别系统研究
陈铁华, 吴广新, 许明, 王艺瑶, 杨智文
2025, 35(3):
22-29.
DOI: 10.16046/j.cnki.issn2096-5680.2025.03.004
随着智慧电厂概念的提出,水电厂的传统管理模式正逐步向智慧管理体系转型。针对当前水电厂检修工器具的管理现状,结合近年来图像识别领域深度卷积神经网络技术的飞速发展,特别是目标检测技术的日益成熟,提出了一种基于YOLOv5神经网络模型的工器具识别系统,旨在实现水电厂检修工器具的准确识别。该系统利用标定工器具数据,收集的数据被分为训练集、验证集和测试集,分别用于神经网络的训练、模型验证和性能评估。通过Mosaic数据增强技术和锚框优化改进,训练结果显示,该系统在精确率(P)、召回率(R)、平均精度值(mAP)分别达到90.3%、72%和83.4%,相较于原模型分别提升了2.1%、1.6%和1.3%,展现了出色的识别能力。进一步通过验证集对训练后的网络进行测试,测试结果表明,该系统能够精准识别工器具的种类,在识别过程中自动生成可视化锚框,并能准确显示锚框角点坐标信息和置信度,这一特性不仅提高了领存取工作的效率,还增强了工器具管理的准确性和便捷性。系统展现了较高的识别精度和稳定性,为水电厂的智能化管理提供了有力的技术支持。
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