10.3969/j.issn.2095-2163.2023.06.010
基于YOLOv5s的电梯钢丝绳表面损伤检测算法研究
电梯作为现代都市高层建筑中必不可少的重要设备,其中曳引钢丝绳是电梯最重要的零部件,在长时间的使用过程中会出现断丝、断股等情况,倘若不及时处理,会容易引起各种人员伤亡和财产损失的安全事故.现有钢丝绳检测方法,如目测法、电磁检测法容易受到外界环境的影响,导致检测结果稳定性不足.因此,提出使用人工智能算法(YOLOv5s)进行钢丝绳表面损伤检测.首先自制了钢丝绳表面损伤数据集;其次利用自制的数据集训练 YOLOv5s 网络模型;利用训练好的YOLOv5s网络提取不同种类钢丝绳图像的特征;最后实现钢丝绳表面损伤检测.实验结果表明,基于YOLOv5s网络的钢丝绳表面损伤检测模型,检测准确率高、鲁棒性好、计算速度快,平均检测速度达到了 6.7 FPS,测试精度达到了 95.3％,为电梯事故的预警和报警提供了有效的参考依据,有较强的实际意义.
YOLOv5s、电梯安全、损伤检测
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;重庆市教委科研基金项目
2023-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
67-71
