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本发明公开了一种基于深度学习的游梁式抽油机运动学分析方法，该方法包括如下步骤，步骤1：数据预处理。步骤2：训练基于Yolov4的目标检测模型，对抽油机进行运动目标检测。步骤3：基于上述运动检测结果，对抽油机进行实时运动学分析。本发明针对油田中抽油机运动参数监控难的问题，提出利用基于Yolov4的深度卷积神经网络对抽油机运动视频进行识别，并搭建数学模型输出计算出的运动学参数。实验结果显示，在高IOU阈值下，本方法的mAP能够达到94％以上，输出识别后的视频可以达到10FPS，基本能够胜任实际油田的监控工作。
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