一种基于改进的YOLOv5和Deepsort的吊卡速度检测方法

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一种基于改进的YOLOv5和Deepsort的吊卡速度检测方法
申请号:CN202510060052
申请日期:2025-01-15
公开号:CN120088289A
公开日期:2025-06-03
类型:发明专利
摘要
一种基于改进的YOLOv5和Deepsort的吊卡速度检测方法,属于智能监控系统及其应用技术领域,为解决现有的油田钻井监控系统通常依赖人工观察或者传统的传感器监测,存在实时性差、准确性不足以及只用于设备安全保护,未考虑到吊卡速度过快对二层台井架工作业的人身安全的威胁问题,发明包括获取吊卡数据集、目标检测模块、目标跟踪模块、速度计算模块、预警模块。本发明通过改进的YOLOv5实现对吊卡目标的快速检测;结合Deepsort跟踪算法,对检测到的吊卡进行跟踪,获取吊卡运动轨迹,根据每一帧的时间戳信息,计算吊卡的实时运动速度;设置速度安全阈值,对超过阈值的目标进行预警。
技术关键词
速度检测方法 动态制动系统 匈牙利算法 紧急停止装置 钻井监控系统 非极大值抑制方法 钻井平台 特征金字塔网络 吊卡 浅层特征提取 卡尔曼滤波算法 检测网络模型 智能监控系统 卡尔曼滤波器 传感器监测 深度学习模型 图片
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