引言

火電廠運行現(xiàn)場存在多種管道和設備，其中存在煤炭的輸送和燃燒、熱能的轉(zhuǎn)換、機械能的產(chǎn)生以及電能的生成等環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)的安全運行對于火電廠整體安全和效率至關重要。而電廠的“跑冒滴漏”現(xiàn)象就存在于這些重要的管道和設備上，為保證設備安全穩(wěn)定，目前電廠通常采用巡點檢形式進行設備的定期檢查來消除這些隱患。但漏氣、漏液等微小隱患往往不易察覺，增大了安全運行風險[1]。

近年來，深度學習、計算機視覺技術已在電力自動化、故障診斷、安防管控等各細分領域逐步開始應用[2]。其中針對于火電廠現(xiàn)場“跑冒滴漏”現(xiàn)象的自學習與自診斷也有了深入的研究。快速基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Faster Region-based Convolutional Network，F(xiàn)aster R-CNN）、基于區(qū)域的全卷積網(wǎng)絡（Region-based Fully Convolutional Network，R-FCN）、單次多邊框檢測（Single Shot MultiBox Detector，SSD）、YOLO（You Only Look Once）等算法與傳統(tǒng)目標識別算法相比[3]，具有從大量圖像數(shù)據(jù)中自動學習目標特征、不用設計特征提取器等優(yōu)勢，這種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標識別算法有效地簡化了算法流程，提升了目標識別的效率、準確率以及泛化能力[4]。

目前已有電廠開展了多種無人檢測研究，實現(xiàn)了設備跑冒滴漏現(xiàn)象識別并及時向運行人員發(fā)送警報。攝像頭監(jiān)控、視頻圖像識別、機器人巡檢、無人機巡檢、紅外測溫等技術手段的應用，極大地減輕了現(xiàn)場巡檢人員工作[5]。但這些研究往往基于原有的算法和數(shù)據(jù)庫，對于現(xiàn)場環(huán)境復雜、泄漏情況多樣的現(xiàn)象識別率不高，會出現(xiàn)漏檢或錯檢情況，給電廠安全運行帶來了隱患。

本文通過視覺識別技術及深度學習的應用，針對火電廠運行現(xiàn)場漏油、漏水、漏灰、漏煤、漏粉、漏氣、漏煙等情況[6]，提出一種基于深度學習的視頻實時異常檢測方法。該方法采用目標檢測性能較為成熟的YOLOv5為網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)基礎[7]，構(gòu)建電廠設備跑冒滴漏數(shù)據(jù)集，對原始算法進行改進，包含了引入注意力機制、激活函數(shù)的更改、模型訓練以及建立評價。通過搭建訓練平臺進行迭代學習，不斷構(gòu)建和修正圖像模型，并將模型存儲在統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺中，最終實現(xiàn)了檢測模型的端到端的學習策略。為了驗證對原始算法改進后的效果，將改進后的模型在數(shù)據(jù)集上進行訓練并驗證，通過目標檢測和評價指標對結(jié)果進行分析，反饋模型應用效果，最終完成測試驗證。

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張原1，司源2

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