化工厂液体泄漏识别预警

化工厂液体泄漏识别预警基于图像识别算法是计算机视觉的基础算法，例如VGG，GoogLeNet，ResNet等，化工厂液体泄漏识别这类算法主要是判断图片中目标的种类液体泄漏识别预警自动识别监控视频中机械管道是否存在液体泄漏行为。如检测到液体泄漏，立即反馈给后台人员及时处理。

要对图片中一个物体进行分类，首先要解决如何从图片中发现这个物体，最直观的方法就是用不同尺寸的方框进行扫描，这个方框可以被称为window，和要得到的物体尺寸是两回事。这就是RNN的方法，但这种方法计算量大，因此出现了Yolo，其核心思想就体现在如何从一张图像准确获取目标的方法上。

至于目标检测的用处，现在最大的场景就是无人驾驶，在无人驾驶中，需要实时检测出途中的人、车、物体、信号灯、交通标线等，再通过融合技术将各类传感器获得的数据提供给控制中心进行决策。而目标检测相当于无人驾驶系统的眼睛。在目标检测技术领域，有包含region proposals提取阶段的两阶段(two-stage)检测框架如R-CNN/Fast-RCNN/R-FCN等。

### START CODE HERE ### (≈ 5 lines)xi1 = max(box1[0], box2[0])yi1 = max(box1[1], box2[1])

xi2 = min(box1[2], box2[2])yi2 = min(box1[3], box2[3])inter_area = (xi2 - xi1) * (yi2 - yi1)

### END CODE HERE ###

# Calculate the Union area by using Formula: Union(A,B) = A + B - Inter(A,B)

### START CODE HERE ### (≈ 3 lines)box1_area = (box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1])

box2_area = (box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1])union_area = box1_area + box2_area - inter_area

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