Research on real-time monitoring and response method of AI emergency safety scenarios in energy industry based on machine vision
Notice bibliographique
Résumé
The study applies machine vision technology to the production and operation process of energy enterprises, and constructs a fire detection model based on improved YOLOv4 from the real-time monitoring of fire emergency safety scenarios.Based on the original YOLOv4 algorithm, the model lightens the feature extraction and feature fusion networks, and introduces CA attention mechanism in the bottom layer of the feature extraction network to improve the accuracy of target detection.An intelligent fire alarm system is built on this basis as a response method for emergency security scenarios.Comparison with the basic YOLOv4 algorithm reveals that the improved YOLOv4 algorithm reduces the parameter amount by 45.97%, improves the FPS by 27.75, and improves the mAP value by 14.10%, which achieves a better detection accuracy on the basis of greatly reducing the amount of computation and parameter count, and also achieves a better Loss value and mAP in the comparison with other detection methods.Intelligent Fire Alarm The system integrates intelligent detection, intelligent alarm, intelligent alarm receiving and intelligent alarm dispatching, and can complete the fire alarm process within 6s.In summary, it shows that the method proposed in this paper can be used in real-time monitoring of emergency security scenarios and can provide timely warning at the early stage of security hazards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».