電力煤礦跑冒滴漏監(jiān)測基于YOLOv7擴展了高效率程增強專注力互聯網，稱之為Extended-ELAN (通稱E-ELAN) 。 在大規(guī)模ELAN中，不管梯度方向路徑長度和塊總數怎樣，互聯網都達到了平衡狀態(tài)。 但如果無盡地層疊測算塊，這類平衡狀態(tài)也有可能被毀壞，主要參數使用率會降低。跑冒滴漏監(jiān)測系統(tǒng)應用計算機視覺和深度學習技術對?；飞a區(qū)域實時檢測，當檢測到液體泄露時，立即抓拍存檔告警并回傳給后臺監(jiān)控平臺方便人員及時處理，提高圖像數據的實時監(jiān)控效率。跑冒滴漏監(jiān)測系統(tǒng)7*24小時不間斷對監(jiān)控畫面實時分析監(jiān)測，避免意外事故發(fā)生，同時降低人力巡檢的勞動強度，保證人員安全降低運營成本。

Yolov7超過了目前已知的所有檢測器，無論是從速度還是精度上，最高的模型AP值達到56.8%，有著30FPS。Yolov7-E6檢測器(56FPS、55.9%AP)超過了所有的transformer-based的檢測器如SWIN-L Cascade-Mask R-CNN(9.2FPS A100，53.9AP)，速度是其509%倍.

YOLOv7 的發(fā)展方向與當前主流的實時目標檢測器不同，研究團隊希望它能夠同時支持移動 GPU 和從邊緣到云端的 GPU 設備。除了架構優(yōu)化之外，該研究提出的方法還專注于訓練過程的優(yōu)化，將重點放在了一些優(yōu)化模塊和優(yōu)化方法上。識別摔倒準確來說應使用人體姿態(tài)檢測，通過判斷前后幀的人體關鍵點的坐標變化來判斷

電力/煤礦/化工廠/發(fā)電廠等危險廠區(qū)因設備磨損或老化偶發(fā)溢油時，主要依靠人工巡檢，或者通過可燃氣體探測器探知，存在時效性差、誤差大等問題。跑冒滴漏監(jiān)測系統(tǒng)通過安裝在碼頭前沿和泵棚中的高清攝像頭，可以及時迅速地識別分析監(jiān)控畫面范圍內的介質滲漏場景，對于‘跑冒、滴漏’等極小泄漏量的場景有較高的識別率，誤報率較低。

跑冒滴漏監(jiān)測系統(tǒng)利用機器視覺+邊緣分析深度學習技術對?；飞a區(qū)域進行實時監(jiān)測，當監(jiān)測到有害物質泄漏時，系統(tǒng)可以及時告警并且將報警信息發(fā)給后臺監(jiān)控提醒相關人員及時處理。