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基于改进YOLOv8n算法的井下人员行为检测研究
1
作者
王庆磊
杨宇航
+4 位作者
陈立业
于浩然
杜昊杰
于梓晗
史健婷
《煤矿机械》
2025年第5期195-200,共6页
煤矿井下复杂环境中的干扰信息、低照明度及机械设备遮挡导致现有目标检测算法在人员异常动作检测中面临精度低、漏检和误检的挑战。提出了一种改进的YOLOv8n算法,旨在提升井下人员行为检测的速度和精度。首先,把iRMB和EMA融合创新了iR...
煤矿井下复杂环境中的干扰信息、低照明度及机械设备遮挡导致现有目标检测算法在人员异常动作检测中面临精度低、漏检和误检的挑战。提出了一种改进的YOLOv8n算法,旨在提升井下人员行为检测的速度和精度。首先,把iRMB和EMA融合创新了iREMA注意力机制,得到C2f_iREMA,增强了复杂背景中对特征目标的定位能力;其次,在C2f中引入iAFF,以有效地整合来自不同层次的特征;最后,引入DySample模块,避免了传统下采样方法可能带来的信息损失,提高了检测精度。实验表明,该算法在井下工人行为检测任务中,精确率提升了0.8%,召回率提升了3.1%,mAP@0.5提升了3.2%。这些改进显著增强了模型的检测精度、召回能力及整体性能,适用于井下环境中的实时行为检测。
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关键词
YOLOv8n
行为检测
注意力机制
DySample
特征融合
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职称材料
题名
基于改进YOLOv8n算法的井下人员行为检测研究
1
作者
王庆磊
杨宇航
陈立业
于浩然
杜昊杰
于梓晗
史健婷
机构
黑龙江科技大学计算机与信息工程学院
黑龙江科技大学研究生学院
出处
《煤矿机械》
2025年第5期195-200,共6页
基金
黑龙江大学生创新创业国家级重点项目(202310219130S)
黑龙江省省属高校基本科研业务费项目(2023-KYYWF-0547)。
文摘
煤矿井下复杂环境中的干扰信息、低照明度及机械设备遮挡导致现有目标检测算法在人员异常动作检测中面临精度低、漏检和误检的挑战。提出了一种改进的YOLOv8n算法,旨在提升井下人员行为检测的速度和精度。首先,把iRMB和EMA融合创新了iREMA注意力机制,得到C2f_iREMA,增强了复杂背景中对特征目标的定位能力;其次,在C2f中引入iAFF,以有效地整合来自不同层次的特征;最后,引入DySample模块,避免了传统下采样方法可能带来的信息损失,提高了检测精度。实验表明,该算法在井下工人行为检测任务中,精确率提升了0.8%,召回率提升了3.1%,mAP@0.5提升了3.2%。这些改进显著增强了模型的检测精度、召回能力及整体性能,适用于井下环境中的实时行为检测。
关键词
YOLOv8n
行为检测
注意力机制
DySample
特征融合
Keywords
YOLOv8n
behavior detection
attention mechanism
DySample
feature fusion
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv8n算法的井下人员行为检测研究
王庆磊
杨宇航
陈立业
于浩然
杜昊杰
于梓晗
史健婷
《煤矿机械》
2025
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