如下图所示：对喷油、滴漏的图像进行检测。

4 结语

本文将深度学习AI算法中的one-stage算法YOLOv5应用于油库安全管理中，通过分析油库安全管理中存在的滴漏、喷油等情况的检测和判断方法，创新性的将不同算法进行组合，构建算法的递进关系，通过先检测管道连接处，再进行滴漏判断、喷油判断的方式，完成了组合算法的研发，在试点的油库场景下进行应用，获取了召回率，准确率均达到实用化的算法结果。

本文使用的YOLOv5算法相较于以往的目标检测算法，使用CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等优化手段，在训练前对数据进行了Mosaic数据增强策略，进一步增强了算法的精度，提升了鲁棒性。

当然采用摄像头对可能出现滴漏、喷油的位置进行识别时，由于滴漏的表象可能会与雨天产生的场景类似，导致算法的误报，所以本文的算法的结果还需结合天气的条件进行选择性使用。需要针对雨天等恶劣天气条件下的算法稳定性，增强适应不同条件下的算法使用，对特殊天气条件下的逻辑判断等从而对算法进行优化，从而进一步提升算法准确率和算法在油库安全管理场景下稳定性。

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（作者单位：深圳承远公司）