皮带撕裂检测系统通过Python基于YOLOv7架构模型实时监控传动现场皮带的工作状态,皮带撕裂检测系统24h全天候对皮带进行多方向实时检查,尽快发现皮带安全隐患,避免扩大损失。YOLOv7架构模型一旦发现传动带撕裂,立即抓拍存档预警同步现场信息到后台,有利于人员立即到现场维护,避免风险。
相对于其他类型的工具,YOLOv7-E6 目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS A100,53.9% AP)速度上高出 509%,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%。
Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。
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