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基于YOLOv8n轻量化的动火作业火花识别方法研究
1
作者
钟兴润
杨文欣
+3 位作者
李新宏
孟晓静
田晨斌
周明宇
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025年第6期30-36,共7页
为了满足动火作业火花识别的高精度、实时性、轻量化需求,提出1种基于YOLOv8n的算法—YOLOv8-SGMP,将初始模型的主干网络替换为轻量化的ShuffleNet V2网络,降低模型的计算复杂度和参数需求。采用GSConv模块构建Slim-Neck精简特征融合网...
为了满足动火作业火花识别的高精度、实时性、轻量化需求,提出1种基于YOLOv8n的算法—YOLOv8-SGMP,将初始模型的主干网络替换为轻量化的ShuffleNet V2网络,降低模型的计算复杂度和参数需求。采用GSConv模块构建Slim-Neck精简特征融合网络,降低计算复杂性、增强模型泛化能力、提高准确性和效率。更换MPDIoU损失函数,聚焦更高质量的边界框,提高模型检测精度并加快收敛速度。采用离线式通道剪枝方法,提高模型精度的同时平衡模型体积和计算量,进一步优化网络模型。研究结果表明:动火作业火花检测平均精度达93.1%,对比初始算法,计算量降低65.43%,参数量降低57.47%,模型大小仅有2.8 MB。研究结果可为识别动火作业火花和智能化安全管理提供参考。
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关键词
动火作业火花
YOLOv8n
轻量化
模型剪枝
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职称材料
题名
基于YOLOv8n轻量化的动火作业火花识别方法研究
1
作者
钟兴润
杨文欣
李新宏
孟晓静
田晨斌
周明宇
机构
西安建筑科技大学资源工程学院
西安建筑科技大学绿色建筑全国重点实验室
出处
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025年第6期30-36,共7页
基金
西安建科大工程技术项目(XAJD-YF23N010)。
文摘
为了满足动火作业火花识别的高精度、实时性、轻量化需求,提出1种基于YOLOv8n的算法—YOLOv8-SGMP,将初始模型的主干网络替换为轻量化的ShuffleNet V2网络,降低模型的计算复杂度和参数需求。采用GSConv模块构建Slim-Neck精简特征融合网络,降低计算复杂性、增强模型泛化能力、提高准确性和效率。更换MPDIoU损失函数,聚焦更高质量的边界框,提高模型检测精度并加快收敛速度。采用离线式通道剪枝方法,提高模型精度的同时平衡模型体积和计算量,进一步优化网络模型。研究结果表明:动火作业火花检测平均精度达93.1%,对比初始算法,计算量降低65.43%,参数量降低57.47%,模型大小仅有2.8 MB。研究结果可为识别动火作业火花和智能化安全管理提供参考。
关键词
动火作业火花
YOLOv8n
轻量化
模型剪枝
Keywords
hot work spark
YOLOv8n
lightweight
model pruning
分类号
X942 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv8n轻量化的动火作业火花识别方法研究
钟兴润
杨文欣
李新宏
孟晓静
田晨斌
周明宇
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025
0
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