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题名基于改进YOLOv8的煤矿火灾检测算法
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作者
扆梦雄
魏少雄
赵文超
王彦文
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机构
山西大同大学煤炭工程学院
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出处
《山西焦煤科技》
CAS
2024年第6期11-14,共4页
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文摘
为了解决煤矿火灾检测算法模型参数量较大、推理交互时间较长、错检和漏检率较高等问题,提出了一种YOLOv8-VPC深度学习模型的煤矿火灾检测算法。用VanillaNet替换主干网络,降低模型的复杂度,减小模型的计算量;加入ParNet机制,降低计算复杂度;在Neck区域加入上采样操作CARAFE,提高融合特征的质量,提高检测性能;提出GIoU为损失函数,加入了一个ground truth和预测框,提升了预测框和检测的准确率。为了验证算法的可行性,选取收集到的火灾烟雾数据集,进行训练和验证。结果表明:对比YOLOv8n模型,YOLOv8-VPC算法的平均精度均值(mAP)@0.5提高了13.9%,参数量保持不变,且对物体的检测效果更好。
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关键词
深度学习
煤矿火灾检测
YOLOv8-VPC算法
损失函数
注意力机制
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分类号
TD325.3
[矿业工程—矿井建设]
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