滴油漏油智能分析

   2024-03-06 60
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监测管道否出现漏油。通常情况下,当发生渗漏油时,漏油区域的颜色一般会呈现黄褐色,因此可以基于该颜色特征对渗漏油现象进行识别。考虑到图像中可能存在与油液相同颜色的物体,以及通常漏油区域为较小的近似圆形区域,通过计算漏油区域的面积以及圆形度大小,根据定义的阈值,从而可以判断机仓是否存在漏油。当出现漏油,则向报警模块传递信息。

NPU(Neural Network Processing Unit)神经网络处理器,是基于神经网络算法与加速的新型处理器总称。矩阵意思是大规模并行,大范围部署。本系统中每一块NPU核心板都可作为矩阵的一个单元,能级联拼装成一个大型并行处理系统。适用于大规模智能安防系统、监控情报分析、工业缺陷检测、遥感影像目标识别等,本项目主要用于漏油检测。

 

基于AI神经计算技术(AI-NPU),它类似于芯片领域的FPGA(可编程逻辑)一样,一是算法的定制环节,它有半自动化作业的“打标”系统,可以节省大量的“打标”时间,大幅度的降低研发成本,特别是在项目的实际投入使用之后,再根据现场的准确率进行“后学习”,这在传统的算法定制过程中几乎是不可能的,而AI-NPU只需将错误率比较高的视频样版再次进行半自动化“打标”即可输出新的模型库,从算法的根本上降低错误率。简单来说,算法模型是“可定义”的。

在芯片的底层AISC环节,导出的算法模型不是纯软件,而是相当于FPGA一样可以直接影响芯片本身的功能逻辑,让计算过程“固件化”,相当于重新定义了芯片本身的硬件逻辑,而且是单芯片单路视频或两路视频这种计算单位,芯片本身有高达3T的8位整型计算算力是相当富余的,完全能满足实时24帧以上的计算与分析的要求。简单来说,芯片硬件也是“可定义”的。

产品参数:

智能类型

CPU

双核 Cortex-A35,*高频率1.6GHz

NPU

3 TOPs for INT8/ 300 GOPs for INT 16 /100 GFLOPs for FP16

支持OpenCL/OpenVX

  支持INT8/IN16/FP16

  支持TensorFlow,Caffe,ONNX,Darknet模型

检测虚警率

<0.1%

处理帧率

24fps

多模型切换

已实现

支持定制化

目标识别

支持根据样图定制化学习新目标

摄像头智能

算力配置

支持(实现高性价比)

*小目标像素大小

6*6,支持超远距离小目标探测

输出目标三维信息

实时输出目标经纬度及相对于摄像头的三维坐标

输出视频深度信息

可实时动态输出三维视频点云

目标兴趣区设置

支持任意多边形区

运行时CPU占有率

40%

运行时GPU占有率

60%

运行时内存消耗

650M

模型大小

<64M

推理1920*1080视频的帧率

8~24fps

视频解码方式

支持h264视频硬件和软件解码

温度范围:

0~40 摄氏度

湿度范围:

10%-90%RH

大气压力:

86-106kPa

供电:

单机箱7路使用12V9A电源,单机箱23路使用12V30A电源,单路建议使用12V2A电源.功率<12w/路



 
标签: 能源,煤矿设备
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