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基于YOLOv8的煤矿井下人员不安全动作检测算法
被引量：
9
1
作者
陈伟
江志成
+2 位作者
田子建
张帆
刘毅
《煤炭科学技术》
CSCD
北大核心
2024年第S2期267-283,共17页
煤矿井下复杂环境中存在干扰信息、低照明度以及机械设备遮挡等问题,使得现有的目标检测算法在进行人员异常动作检测任务时,算法的速度和精度都存在一系列挑战。为解决现有的目标检测模型计算复杂、参数量大、推理时间长以及特征提取困...
煤矿井下复杂环境中存在干扰信息、低照明度以及机械设备遮挡等问题,使得现有的目标检测算法在进行人员异常动作检测任务时,算法的速度和精度都存在一系列挑战。为解决现有的目标检测模型计算复杂、参数量大、推理时间长以及特征提取困难等问题,提出了一种改进的YOLOv8l方法,称为MAC-YOLO。MAC-YOLO模型通过替换原有基线模型中的卷积为感受野注意卷积(RFAConv),允许模型可以根据输入数据复杂性和重要性动态调整感受野权重,解决标准卷积运算中的参数共享问题,使得网络可以更有效地捕捉和利用图像中的信息。同时在基线模型中引入了高效多尺度注意力(EMA)模块,能够融合不同尺度的上下文信息,且在卷积运算时不进行通道降维的情况下学习到有效的通道描述,使模型能够对高级特征图产生更好的像素级关注。该模型也能捕获跨维度交互并建立维度之间的依赖关系,使得神经元巨大的局部感受野能高效获得更清晰的多尺度特征,降低了图像中干扰因素的影响,进一步提升了模型对目标特征的聚焦能力,有助于模型高效地进行卷积操作提取煤矿井下人员的异常动作,提高模型的检测精度。此外,引入边界框回归的损失函数(L_(MPDIoU)),直接最小化预测框和真实框左上点和右下点之间的距离,解决了原有损失函数存在预测框和真实框长宽比相同(值不同)时模型无法有效优化的问题,加快了模型的收敛速度同时提升定位精度。在降低模型计算复杂性、网络结构复杂性以及增强网络灵活性方面,使用了slim-neck设计范式对基线模型的颈部进行改造,通过GSbottleneck模块增强网络处理特征的能力,利用GSConv模块堆叠提高模型的学习能力,其中的VoV-GSCSP模块提高了特征利用效率和网络性能。实验结果显示,在特定场景的煤矿工人动作数据集(MACD)上,相比基线模型YOLOv8l,MAC-YOLO的mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升了1.9%和3.6%,且FPS值为81 ms。这表明MAC-YOLO模型在保持良好检测精度的同时,也满足了实时性和轻量化模型的需求,展示了高灵活性、准确性和效率。此外,还通过消融实验证明了各个改进模块对提升模型性能的有效性。
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关键词
人员
异常动作检测
YOLOv8l
模型轻量化
EMA
MPDIoU损失
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职称材料
高速立体视觉与机械运动异常动作三维检测
被引量：
15
2
作者
王耀东
余祖俊
石井抱
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期2161-2169,共9页
建立了高速立体视觉系统,实现了高速周期性机械运动的500帧/秒实时检测,可以对高速运动中瞬间发生的异常动作进行智能检测,并且自动保存该时刻的高帧率图像。为保证高速处理,提出了利用周期相位提取理论创建特征样本库的方法,建立了2套...
建立了高速立体视觉系统,实现了高速周期性机械运动的500帧/秒实时检测,可以对高速运动中瞬间发生的异常动作进行智能检测,并且自动保存该时刻的高帧率图像。为保证高速处理,提出了利用周期相位提取理论创建特征样本库的方法,建立了2套图像与特征样本空间;同时提出了双目高速视觉实时检测算法,可以在2 ms内同步完成双目相机的图像匹配、异常动作检测和自动录像功能。为计算异常动作的空间位置,利用双目立体视觉计算异物的三维运动轨迹。实验使用缝纫机的机械部分模拟约12 Hz的高速周期性机械运动,本系统可完成双目视觉的实时检测和三维轨迹追踪,结果证明了高速立体视觉系统和检测算法的有效性。
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关键词
高速立体视觉
周期相位提取
异常动作检测
三维视觉
检测
实时
检测
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职称材料
题名
基于YOLOv8的煤矿井下人员不安全动作检测算法
被引量：
9
1
作者
陈伟
江志成
田子建
张帆
刘毅
机构
中国矿业大学(北京)人工智能学院
煤矿智能化与机器人创新应用应急管理部重点实验
中国矿业大学计算机科学与技术学院
出处
《煤炭科学技术》
CSCD
北大核心
2024年第S2期267-283,共17页
基金
国家自然基金资助项目(52274160)
国家自然科学基金委员会-山西省人民政府煤基低碳联合基金资助项目(U1510115)。
文摘
煤矿井下复杂环境中存在干扰信息、低照明度以及机械设备遮挡等问题,使得现有的目标检测算法在进行人员异常动作检测任务时,算法的速度和精度都存在一系列挑战。为解决现有的目标检测模型计算复杂、参数量大、推理时间长以及特征提取困难等问题,提出了一种改进的YOLOv8l方法,称为MAC-YOLO。MAC-YOLO模型通过替换原有基线模型中的卷积为感受野注意卷积(RFAConv),允许模型可以根据输入数据复杂性和重要性动态调整感受野权重,解决标准卷积运算中的参数共享问题,使得网络可以更有效地捕捉和利用图像中的信息。同时在基线模型中引入了高效多尺度注意力(EMA)模块,能够融合不同尺度的上下文信息,且在卷积运算时不进行通道降维的情况下学习到有效的通道描述,使模型能够对高级特征图产生更好的像素级关注。该模型也能捕获跨维度交互并建立维度之间的依赖关系,使得神经元巨大的局部感受野能高效获得更清晰的多尺度特征,降低了图像中干扰因素的影响,进一步提升了模型对目标特征的聚焦能力,有助于模型高效地进行卷积操作提取煤矿井下人员的异常动作,提高模型的检测精度。此外,引入边界框回归的损失函数(L_(MPDIoU)),直接最小化预测框和真实框左上点和右下点之间的距离,解决了原有损失函数存在预测框和真实框长宽比相同(值不同)时模型无法有效优化的问题,加快了模型的收敛速度同时提升定位精度。在降低模型计算复杂性、网络结构复杂性以及增强网络灵活性方面,使用了slim-neck设计范式对基线模型的颈部进行改造,通过GSbottleneck模块增强网络处理特征的能力,利用GSConv模块堆叠提高模型的学习能力,其中的VoV-GSCSP模块提高了特征利用效率和网络性能。实验结果显示,在特定场景的煤矿工人动作数据集(MACD)上,相比基线模型YOLOv8l,MAC-YOLO的mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升了1.9%和3.6%,且FPS值为81 ms。这表明MAC-YOLO模型在保持良好检测精度的同时,也满足了实时性和轻量化模型的需求,展示了高灵活性、准确性和效率。此外,还通过消融实验证明了各个改进模块对提升模型性能的有效性。
关键词
人员
异常动作检测
YOLOv8l
模型轻量化
EMA
MPDIoU损失
Keywords
personnel abnormal action detection
YOLOv8l
model lightweight
EMA
MPDIoU Loss
分类号
TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
高速立体视觉与机械运动异常动作三维检测
被引量：
15
2
作者
王耀东
余祖俊
石井抱
机构
北京交通大学机械与电子控制工程学院
广岛大学工学部机器人实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期2161-2169,共9页
基金
国家863计划(2011AA11A102)资助项目
文摘
建立了高速立体视觉系统,实现了高速周期性机械运动的500帧/秒实时检测,可以对高速运动中瞬间发生的异常动作进行智能检测,并且自动保存该时刻的高帧率图像。为保证高速处理,提出了利用周期相位提取理论创建特征样本库的方法,建立了2套图像与特征样本空间;同时提出了双目高速视觉实时检测算法,可以在2 ms内同步完成双目相机的图像匹配、异常动作检测和自动录像功能。为计算异常动作的空间位置,利用双目立体视觉计算异物的三维运动轨迹。实验使用缝纫机的机械部分模拟约12 Hz的高速周期性机械运动,本系统可完成双目视觉的实时检测和三维轨迹追踪,结果证明了高速立体视觉系统和检测算法的有效性。
关键词
高速立体视觉
周期相位提取
异常动作检测
三维视觉
检测
实时
检测
Keywords
high-speed stereo vision
periodical-time detectionphase extraction
abnormal operation detection
3 D vision detection
re-
分类号
TP242.8 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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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YOLOv8的煤矿井下人员不安全动作检测算法
陈伟
江志成
田子建
张帆
刘毅
《煤炭科学技术》
CSCD
北大核心
2024
9
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职称材料
2
高速立体视觉与机械运动异常动作三维检测
王耀东
余祖俊
石井抱
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
15
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职称材料
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