基于Parallelogram-YOLOv4的火电厂雨排口污染物识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于Parallelogram

【技术实现步骤摘要】
基于Parallelogram
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YOLOv4的火电厂雨排口污染物识别方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其是涉及一种基于Parallelogram
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YOLOv4的火电厂雨排口污染物识别方法。

技术介绍

[0002]随着社会的进步和经济的发展，人们对于生活质量的要求不断提高，相应的对环境保护的需求也随之升高。新能源的发展在一定程度上缓解了传统火电厂运行时对于环境污染的压力。但是火电厂在发电环节中仍然处于主导地位，世界上仍以火力发电为主要发电方式。因此如果想要解决能源与环境治理间的冲突，如何减小火电厂对于环境的负面影响是一个重要的突破点。
[0003]在环境保护方面，近年来火电厂的环境保护得到了社会的广泛关注。在火电厂中，油在润滑、液压传递等方面发挥着重要作用，但在火电厂的运行和检修过程中难免发生漏油等现象，若不能快速发现并对泄漏的油污进行回收处理，可能造成环境污染，加大河流对于污染物的消化压力。近些年来火电厂多次发生污染物泄漏的情况，主要是污水从雨排水系统排入护厂河污染护厂河环境，由本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于Parallelogram
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YOLOv4的火电厂雨排口污染物识别方法，其特征在于，包括下列步骤：1)在火电厂雨排口安装高清摄像头进行实时监测，从现场高清摄像头获取实时图像信息，对图像进行切割，获取水域的待监测位置图像并保存至管理系统服务器中；2)将获取水域的待监测位置图像通过TCP协议实时传输至预警系统服务器，并在预警系统服务器保存原始图像，将涉及到的路径图像信息保存在预警系统服务器数据库中后，采用Mixup和Mosaic图像增强技术对获取的图像进行预处理；3)所述预警系统服务器采用Parallelogram
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YOLOv4算法，取每分钟一帧的预处理后图像进行识别检测，获取识别结果，若针对火电厂现场环境识别检测到油污，则对识别结果采用Soft
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NMS进行后置处理；4)将识别结果信息保存在本地数据库并上传到监控服务器实时展示。2.根据权利要求1所述的基于Parallelogram
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YOLOv4的火电厂雨排口污染物识别方法，其特征在于，步骤3)中，采用Parallelogram
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YOLOv4算法对预处理后的图像进行识别检测的具体内容为：采用平行四边形锚框代替基于YOLOv4算法中的矩形锚框作为候选框，针对监控摄像头从倾斜角度拍摄的图像进行识别。3.根据权利要求2所述的基于Parallelogram
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YOLOv4的火电厂雨排口污染物识别方法，其特征在于，步骤3)中，在Parallelogram
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YOLOv4算法的网络训练阶段选取的参数为：学习率learning_rate＝0.01，学习率衰减decay＝0.0005，代epoch＝500，类别数为12，且输出的特征大小为13*13*51、26*26*51和52*52*51。4.根据权利要求3所述的基于Parallelogram
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YOLOv4的火电厂雨排口污染物识别方法，其特征在于，Parallelogram
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【专利技术属性】
技术研发人员：周洋，彭道刚，张皓，高义民，林红英，王永坤，李红星，戚尔江，朱春建，王丹豪，杨亦良，
申请(专利权)人：宝山钢铁股份有限公司，
类型：发明
国别省市：