基于实例分割的填埋场渗漏源检测算法研究
DOI:
作者:
作者单位:

上海电机学院电子信息学院,上海 201306

作者简介:

陈强华(1997—),男,硕士研究生,研究方向为计算机视觉与人工智能。E-mail:226003010201@st.sdju.edu.cn。

通讯作者:

中图分类号:

TP391.41

基金项目:


Research on the Detection Algorithm for Landfill Leakage Based on Instance Segmentation
Author:
Affiliation:

School of Electronic Information Engineering, Shanghai Dianji University, Shanghai 201306 , China

Fund Project:

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    摘要:

    渗漏源检测是保障危险废物填埋场正常运行的重要措施,传统的人工目视检测效率低且危险废物会影响巡检人员的身体健康。使用一种基于实例分割的方法检测渗漏源。通过巡检机器人搭载的相机采集画面,采用YOLOSeg-EViT网络进行实例分割。实验结果表明,该算法的平均精度为75.7%,使用分辨率为1 280×720像素的视频进行检测时,检测的帧率为 54.4 帧/s。在边缘计算平台中,该算法的平均精度为75.1%,帧率为33.1 帧/s。该算法可以有效检测渗漏源,提升检测效率,避免巡检人员接触有害物质,具有实用价值。

    Abstract:

    Leakage detection is a critical measure to ensure the proper operation of hazardous waste landfills. Traditional manual visual inspections are inefficient, and hazardous waste can affect the health of workers.A method based on instance segmentation is proposed to detect leakage. The method uses a camera mounted on an inspection robot to capture video images, the YOLOSeg-EViT network performs instance segmentation. Experimental results show that the algorithm achieves a mean average precision of 75.7%, and when detecting with a 1 280×720 pixel resolution video, the detection is 54.4 frames per second. On an edge computing platform, the algorithm reaches mean average precision 75.1% and 33.1 frames per second. The leakage detection algorithm effectively identifies leakage, improves the detection efficiency, and prevents workers from being exposed to hazardous substances, making it highly practical.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈强华,黎明. 基于实例分割的填埋场渗漏源检测算法研究[J]. 华东交通大学学报,2025,42(2):103-109.

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  • 收稿日期:2024-10-29
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  • 在线发布日期: 2025-05-16
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