撕裂检测系统
工作流程
1) 前端抓拍设备实时上传视频流至系统服务器。
2) 皮带撕裂检测系统实时读取视频流,并进行分析。
3) 通过http推送,现场音箱广播的方式提醒现场人员及时处理。
功能特点
? 皮带撕裂检测系统可以实时监控跑偏动作。
? 球机两种摄像机均支持使用,灵活方便。
? 通过http推送,现场音箱广播的方式提醒现场人员及时处理皮带撕裂。
? 不同时段都可以进行识别。
? 抓拍准确率高。
应用场景
煤矿,金属矿,发电厂,钢铁厂等,有皮带机运转的场景。
检测系统的输入设备
输入设备是操作人员和检测仪表或检测系统联系的另一主要环节, 用于输入设置参数、下达有关命令等。 常用的输入设备是各种键盘、 拨码盘、 条码阅读器等。近年来,随着工业自动化、办公自动化和信息化程度不断提高,通过网络或各种通讯总线利用其它计算机或数字化智能终端,皮带巷道多功能在线检测系统,实现远程信息和数据输入方式愈来愈普遍。简单的输入设备是各种开关、按钮;模拟量输入、设置,皮带巷道多功能在线检测系统生产厂家,往往借助电位器进行。
撕裂检测系统
皮带撕裂检测系统通过利用计算机视觉边缘分析技术以及Python基于YOLOv7架构模型,对现场画面中皮带撕裂现象进行实时分析检测。YOLOv7在 5 FPS 到 160 FPS 范围内,速度和精度都超过了所有已知的目标检测器,并在 GPU V100 上,30 FPS的情况下达到实时目标检测器的较高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO数据集上从头开始训练的,皮带机多功能在线检测系统供应商,不使用任何其他数据集或预训练权重。
相对于其他类型的工具,YOLOv7-E6 目标检测器(56 FPSV100,55.9% AP)比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN速度上高出509%,多功能在线检测系统,精度高出 2%,比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN(8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%,精度高出 0.7%。
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