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基于YOLOv5的工业缺陷检测系统硬件加速方案
在智能制造浪潮中，工业缺陷检测正面临每秒处理数千张高分辨率图像的严苛挑战。传统CPU方案在处理4K分辨率图像时单帧耗时超过3.2秒，难以满足产线节拍。基于YOLOv5的硬件加速方案通过GPU与FPGA协同架构，在某汽车零部件产线实现单帧检测延迟压缩至12毫秒，误检率下降至0.12%，为工业AI落地提供了可复制的技术路径。
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基于视频智能分析技术的医院制氧间远程监控系统研究
医院制氧间危险性高 ,容易发生重大事故 , 因此管理部门需要采用合适的监控方案保证其正常运行 。鉴于此 ,设计 出一套医院制氧间远程监控系统 ,将主动红外对射与视频智能分析技术结合 ,取得了成本和入侵检测精度的较好平衡 ,在入侵 检测算法上结合了YOLOv5高精度检测能力及ViBe在入侵目标运动信息提取方面的优势 , 通过将两种算法提取到的可疑目标区 域进行融合校正 ,排除单个算法的误判 ,得到实时且比较准确的入侵判断。该系统可满足医院制氧间监控的独特需求 , 为保障医 院安全、降低运营成本做出相应贡献。
