为了优化气田无人值守场站监控效果,改善低分辨率画面检测精度低、识别困难及深度学习模型在多摄像头下资源消耗严重的问题,提出一种基于YOLOv5网络的多路入侵目标检测方法。应用YOLOv5网络及Deep SORT算法分别提取目标外观及其运动特征,通过拼接画面的方式实现对显存资源的合理利用。实验结果表明,进行迁移学习后模型的mAP值可达95%,检测精度较高,模型鲁棒性良好。
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