基于YOLOv3的钻井现场智能巡检系统设计

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摘要：机器学习在井场智能巡检中已广泛应用，但油气井场的目标背景较为复杂，为提高井场目标智能检测的精确性和实时性，提出一种可用于视频图像的监测和跟踪的钻井现场智能巡检系统。为了解决缺乏数据集的问题，选择用缩放等同类数据增强方式并结合mixup混类数据增强方式。此外，采用lable smoothing等方法来优化和改善算法，完成算法的模型训练和检测。（剩余4758字）

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