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使用计算机视觉检测危险区域的液化石油气车辆......
(发布/收到：2024 年 6 月 1 日，喀布尔/接受：2024 年 6 月 12 日，发表/发布：2024 年 6 月 26 日) 摘要 由于世界人口的增长，车辆的使用日益广泛。在智能交通系统范围内，信息技术部门和交通运输部门以综合的方式工作，以解决车辆数量增加所带来的问题。使用传感器和摄像头获取的数据通过基于人工智能的信息技术进行分析，并用于自动驾驶汽车、安全、交通管理、导航和乘客信息系统。计算机视觉通过结合图像处理和深度学习技术，使机器能够从图像中提取有意义的模式和关系。计算机视觉技术应用于旅游、卫生、工业、国防、交通、服务、电子商务等许多领域。开发的应用程序为交通运输领域的各种挑战提供了解决方案。对于使用液化石油气 (LPG) 燃料的车辆，液化石油气罐中的气体易燃，存在潜在的爆炸危险，尤其是在城市的某些区域。医院、购物中心、酒店等提供室内停车服务的机构和组织禁止液化石油气车辆进入。禁令的控制方法是指派人员检查车辆后备箱。在本研究中，使用计算机视觉技术自动检测液化石油气燃料车辆。对土耳其不同省份的移动摄像头捕获的车辆图像数据进行了训练，并与四种不同的深度学习模型进行了比较。对模型进行训练和性能测试的结果表明，YOLOv8 模型比其他模型更有效，准确率为 0.994 mAP，速度为 11.6 毫秒。事实证明，它在现实生活中的实时监控方面是一种稳定的模型。可以预见，开发的系统可以促进计算机视觉技术的应用，并有利于国民经济、公共生命安全和环境保护。关键词：计算机视觉、深度学习、图像处理、LPG、车辆。
危险区域中的电气设备
修正案的索拉斯第II-2章的原因规定，安装在危险区域的电气设备应具有适用于此类地区的爆炸保护类型。此要求已被整合到NK规则中。危险区域原则上分为三类 - 区域0，1区和第2区 - 危险程度下降（即区域0是最危险的）根据空间中存在的爆炸性或其他危险气体的数量，NK规则特别提及了这些区域中更常见的几个及其相应类别。但是，在NK规则中未具体提及的危险区域中安装电气设备的情况，并且这些领域通常由社会逐案分类，考虑到先前的调查结果，先前处理相似领域和其他相关因素。多年来，这些领域的许多领域经过一定的一定方式，以某种方式被社会决定是时候在NK规则中将特定的参考添加到相关要求的时候了。因此，对相关要求进行了修改，以阐明相对于安装电气设备的危险区域分类。此外，对钢船的调查和建设规则的H部分中的相关要求进行了修改，以消除有关同一危险区域的描述的任何矛盾之处。
力士乐 MKD 同步电机，适用于潜在危险区域 II 组 3 类
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