电力煤矿跑冒滴漏监测系统基于yolo网络计算机视觉分析OpenCv深度学习技术，主动识别现场画面中管道或者机械是否存在液体泄漏跑冒滴漏行为。如检测到现场出现液体泄漏行为，立即抓拍并反馈。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。 Open

跑冒滴漏监测系统应用OpenCv计算机视觉深度学习技术以及yolov系列网络对危化品生产区域实时检测，当检测到液体泄露时，立即抓拍存档告警。OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library，是一个开放源代码的计算机视觉库。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的

化工厂跑冒滴漏识别检测系统基于Python基于YOLOv7机器视觉深度学习算法，自动识别现场画面中机械管道是否存在液体泄漏情况发生，当检测到液体泄漏时，可以立即抓拍存档告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。 与C / C++等语言相比，Pytho