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摘要
在化工厂区的油罐车装卸区,防止油罐车静电的产生和危害是避免加油车燃爆的重要手段,通过静电接地线可以将油罐车感应的静电导走,避免与外界物质产生跳火.如何确保接地线在装卸车流程中正确安装不会被意外拆卸或提前拆卸是厂区急需解决的问题.为确保在防爆区内用防爆摄像头的情况下能够对实时画面进行实时检测,针对接地线连接角度不一,拉伸后变细等特点提出将深度学习YOLOv5目标检测算法通过引入自注意力机制CotNet的方法.在自制的接地线数据集上进行算法的检测速度和检测精度对比,实验结果表明,改进后的YOLOv5算法在速度稍有降低的情况下提高了5%的检测精度,可以满足现场接地线检测需求.
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