化工厂液体泄漏识别预警系统-燧机科技

化工厂液体泄漏识别预警系统-燧机科技基于人工智能分析技术，化工厂液体泄漏识别预警系统自动识别监控视频中机械管道是否存在液体泄漏行为。如检测到液体泄漏，立即反馈给后台人员及时处理。化工厂液体泄漏识别预警系统对工厂机械管道液体泄漏情况自动识别，如检测有漏液情况，立即反馈给后台人员，防止安全事故的发生，有效地提高了人工巡检的效率。

化工行业安全生产形势严峻，有着种类繁多的特殊原料和复杂的工艺流程，导致化工企业施工频发，对安全生产监控、应急管控要求高。泄露在开始时往往只发生在局部很小的地方，但造成的后果却十分严重，有时甚至是灾难性的，有些特大事故正是由于泄出易燃易爆物引起火灾、爆炸事故，民用煤气，液化石油气罐也有类似事故。泄出有毒物质造成人员中毒，严重时还会影响周围环境。

化工厂液体泄漏识别预警系统-燧机科技对化工企业生产区域进行实时监测，当化工厂液体泄漏识别预警系统监测到跑冒滴漏情况发生时，立即告警并通知后台人员及时处理。同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表，推送给相关人员。化工厂液体泄漏识别预警系统对化工企业跑冒滴漏进行实时监测及时提醒，有效避免意外事故的发生。

化工厂液体泄漏识别预警系统通过Python基于YOLOv8网络模型架构，对化工厂液体泄漏进行实时检测预警。YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。