【摘 要】
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随着国家“十四五”节能减排政策的实施,对于化工厂环境检测方面有了更高的要求。对于化工厂偷排漏排的检测显得尤为重要。化工厂环境受到多种因素干扰,目标繁多,检测困难。目前主要采用传统方式检测耗时耗力,找到高效简单的检测方法尤为重要。基于无人机在拍摄图像方面的优势,因此本文基于无人机和无人机航拍完成化工厂环境检测,即通过图像对烟雾和排污口的目标检测,同时对污水图像和烟雾图像进行颜色分类,最后通过智能传感
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随着国家“十四五”节能减排政策的实施,对于化工厂环境检测方面有了更高的要求。对于化工厂偷排漏排的检测显得尤为重要。化工厂环境受到多种因素干扰,目标繁多,检测困难。目前主要采用传统方式检测耗时耗力,找到高效简单的检测方法尤为重要。基于无人机在拍摄图像方面的优势,因此本文基于无人机和无人机航拍完成化工厂环境检测,即通过图像对烟雾和排污口的目标检测,同时对污水图像和烟雾图像进行颜色分类,最后通过智能传感设备完成对空气质量和温湿度进行检测。主要工作如下:（1）针对无人机航拍图像的目标检测,对YOLOv4进行了改进得到ME-YOLOv4目标检测网络,实现对化工厂环境中的污水排污口和烟囱烟雾的目标检测。该网络运用深度可分离卷积和Mobile Netv3来改善网络结构,提高检测速度;运用了图像预处理、数据增强、ECANet注意力机制和聚类等方法,来提高检测精度。在VOC数据集上,检测精度达到82.5%。在烟雾和排污口数据集上,检测准确率87.65%。检测速度49FPS,比YOLOv4检测速度提高2.45倍,比YOLOv5检测速度提高1.6倍。（2）针对污水和烟雾图像颜色分类的问题,首先利用目标检测网络的结果,对烟雾和污水检测到的目标进行截取,得到颜色分类数据集。通过数据增强和归一化处理,减少图像对检测结果的影响,然后利用分类网络Res Net50通过颜色特征对烟雾和污水进行颜色分类,烟雾颜色分类TOP-1为96.27,污水颜色分类TOP-1为99.92。在分类准确率上优于VGG16和Mobile Netv2。（3）针对空气质量检测,利用无人机机载嵌入式传感设备对空气气体质量、PM2.5和温湿度检测,完成无人机空气质量检测系统的搭建,并对传感器检测的数据进行测试,最后将数据通过4G模块上传阿里云实现数据保存并通过Io T Studio完成数据显示和数据分析界面搭建。
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