Интеллектуальная система мониторинга выбросов загрязняющих веществ c использованием системы машинного зрения

Аннотация

Скобелев К.Д., Благовещенский В.Г.

Дата поступления статьи: 12.04.2025

В статье предложен подход к созданию интеллектуальной системы мониторинга промышленных выбросов на основе архитектуры YOLO и цифровой симуляции. Работа актуальна для повышения эффективности экологического контроля на промышленных объектах, например, нефтеперерабатывающий завод. Система автоматически обнаруживает и классифицирует дым на сложном фоне (засветки, туман, небо), сочетая реальные видеоданные с синтетическими изображениями цифровой модели площадки. Проведены настройка симуляции и аугментация для разных погодных и световых условий. Эксперименты показали, что добавление 30 % синтетики в тренировочный набор повышает точность классификации, особенно для малозаметных выбросов. Разработаны рекомендации по параметрам симуляции и оценена метрика precision для классов загрязнений. Результаты подтверждают эффективность подхода и его готовность к внедрению в автоматизацию.

Ключевые слова: машинное зрение, цифровая симуляция, мониторинг выбросов, нейросетевые модели, классификация загрязнений

2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

.