【摘 要】
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针对电厂油库、化水车间等关键区域油液管道时常发生泄漏问题，本文提出了一种基于改进YOLO v5的电厂关键区域管道油液泄漏检测方法，通过融入CBAM注意力机制模块，加强对管道油液泄漏区域图像的特征学习与特征提取，同时弱化复杂背景对检测结果的影响；在此基础上运用了双向特征金字塔网络进行多尺度特征融合，减少冗余计算，同时提升算法对小目标的检测能力；最后采用Focal EIoU Loss作为损失函数，使回
【基金项目】
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上海市"科技创新行动计划"高新技术领域项目（21511101800）资助；
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针对电厂油库、化水车间等关键区域油液管道时常发生泄漏问题，本文提出了一种基于改进YOLO v5的电厂关键区域管道油液泄漏检测方法，通过融入CBAM注意力机制模块，加强对管道油液泄漏区域图像的特征学习与特征提取，同时弱化复杂背景对检测结果的影响；在此基础上运用了双向特征金字塔网络进行多尺度特征融合，减少冗余计算，同时提升算法对小目标的检测能力；最后采用Focal EIoU Loss作为损失函数，使回归过程更加专注于高质量锚框，加快收敛速度，提高模型的回归精度和鲁棒性。实验结果表明，本文所提出的改进算法在真实样本中表现良好，平均准确率达79.6%，较原YOLO v5s目标检测算法提高了38.4%，在电厂复杂背景下的误报率和漏报率明显下降，可有效应用于实际生产环境中。
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