基于YOLOv3的鉆井現(xiàn)場(chǎng)智能巡檢系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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摘要：機(jī)器學(xué)習(xí)在井場(chǎng)智能巡檢中已廣泛應(yīng)用，但油氣井場(chǎng)的目標(biāo)背景較為復(fù)雜，為提高井場(chǎng)目標(biāo)智能檢測(cè)的精確性和實(shí)時(shí)性，提出一種可用于視頻圖像的監(jiān)測(cè)和跟蹤的鉆井現(xiàn)場(chǎng)智能巡檢系統(tǒng)。為了解決缺乏數(shù)據(jù)集的問題，選擇用縮放等同類數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式并結(jié)合mixup混類數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式。此外，采用lable smoothing等方法來優(yōu)化和改善算法，完成算法的模型訓(xùn)練和檢測(cè)。（剩余4758字）