基于AI自动识别气云算法的训练数据

我公司自主研发的气云红外光谱识别系统与AI模型算法，使用我公司5年来所收集、处理后的石化化工现场数据进行训练。该系统以"泄漏可视化"方式，能够直观地观测到汽油、甲烷、乙烯等多种物质泄漏到大气空间的气云逸散形态，并准确定位泄漏源位置，自动识别并报警。可用于石化化工领域的油气管道、储罐、法兰、罐体等装置的异常泄漏。1、所有数据均为我公司征得客户同意后，使用自研设备、自行采集;
2、所收集的数据中带有客户名称、客户设施名称、采样时间等进行过滤脱敏处理;
3、对数据进行标定，区分正样本和负样本;
4、使用标定后的数据进行训练。
本算法基于YOLO模型构建，在数据中通过视频对比，实现对气云区域标注，实现数据标签化。

搜集汇总

数据集介绍

特点

该数据集是用于训练AI自动识别气云算法的企业数据，包含34703条标注数据，主要用于石化化工领域的泄漏检测。数据经过脱敏处理和标定，基于YOLO模型构建，能够识别多种物质泄漏并定位泄漏源。