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基于改进YOLOv5的煤矿井下目标检测研究
被引量：
13
1
作者
寇发荣
肖伟
+1 位作者
何海洋
陈若晨
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期2642-2649,共8页
针对煤矿井下环境多利用红外相机感知周边环境温度成像,但形成的图像存在纹理信息少、噪声多、图像模糊等问题,该文提出一种可用于煤矿井下实时检测的多尺度卷积神经网络(Ucm-YOLOv5)。该网络是在YOLOv5的基础上进行改进,首先使用PP-LC...
针对煤矿井下环境多利用红外相机感知周边环境温度成像,但形成的图像存在纹理信息少、噪声多、图像模糊等问题,该文提出一种可用于煤矿井下实时检测的多尺度卷积神经网络(Ucm-YOLOv5)。该网络是在YOLOv5的基础上进行改进,首先使用PP-LCNet作为主干网络,用于加强CPU端的推理速度;其次取消Focus模块,使用shuffle_block模块替代C3模块,在去除冗余操作的同时减少了计算量;最后优化Anchor同时引入Hswish作为激活函数。实验结果表明,Ucm-YOLOv5比YOLOv5的模型参数量减少了41%,模型缩小了86%,该算法在煤矿井下具有更高的检测精度,同时在CPU端的检测速度达到实时检测标准,满足煤矿井下目标检测的工作要求。
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关键词
煤矿井下目标检测
深度学习
YOLOv5
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职称材料
一种煤矿井下多目标检测算法
2
作者
范守俊
陈希琳
+4 位作者
魏良跃
王青玉
张世源
董飞
雷少华
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第12期173-182,共10页
目前基于深度学习的煤矿井下目标检测算法在面对光照强度分布不均、目标环境复杂及多类目标尺度分布不均衡时,对复杂小目标的检测效果不佳,易出现漏检和误检现象。针对上述问题,基于单阶段目标检测算法YOLOv8n,提出了一种基于动态蛇形...
目前基于深度学习的煤矿井下目标检测算法在面对光照强度分布不均、目标环境复杂及多类目标尺度分布不均衡时,对复杂小目标的检测效果不佳,易出现漏检和误检现象。针对上述问题,基于单阶段目标检测算法YOLOv8n,提出了一种基于动态蛇形卷积的特征提取(FEDSC)−双向特征金字塔网络与语义和细节融合的特征融合(FFBD)的煤矿井下多目标检测算法,即采用FEDSC替换YOLOv8n的主干网络,扩大感受野;将FFBD作为颈部网络,减少目标误检和漏检;引入SIoU的解耦检测头作为检测层,提高模型对小目标的适应能力与模型收敛速度。实验结果表明:①FEDSC−FFBD算法的mAP@0.5为97.00%,模型参数量为4.22×106个,每秒浮点运算数为21.7×109。②FEDSC−FFBD算法的mAP@0.5较YOLOv8n算法提升了3.40%,对安全帽小目标的识别准确率为90.90%,较YOLOv8n算法提升了11%。③与其他YOLO系列算法相比,FEDSC−FFBD算法的mAP@0.5最高,较YOLOv5s,YOLOv9c,YOLOv10n和YOLOv11n算法分别提升了3.60%,1%,10.50%和6.40%。④FEDSC−FFBD算法在面对煤矿井下光照强度分布不均、目标环境复杂及尺度分布不均衡的条件下,提高了多类别目标的检测精度,改善了小目标漏检和误检的问题。基于FEDSC−FFBD的煤矿井下多目标检测算法在无图像质量增强算法的前提下,克服了光照强度分布不均对小尺度目标检测带来的挑战。
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关键词
煤矿
井下
多
目标
检测
YOLOv8n
动态蛇形卷积
CA注意力机制
特征提取
特征融合
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5的煤矿井下目标检测研究
被引量：
13
1
作者
寇发荣
肖伟
何海洋
陈若晨
机构
西安科技大学机械工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期2642-2649,共8页
基金
国家自然科学基金(51775426)
陕西省科技计划(2019JQ-795)。
文摘
针对煤矿井下环境多利用红外相机感知周边环境温度成像,但形成的图像存在纹理信息少、噪声多、图像模糊等问题,该文提出一种可用于煤矿井下实时检测的多尺度卷积神经网络(Ucm-YOLOv5)。该网络是在YOLOv5的基础上进行改进,首先使用PP-LCNet作为主干网络,用于加强CPU端的推理速度;其次取消Focus模块,使用shuffle_block模块替代C3模块,在去除冗余操作的同时减少了计算量;最后优化Anchor同时引入Hswish作为激活函数。实验结果表明,Ucm-YOLOv5比YOLOv5的模型参数量减少了41%,模型缩小了86%,该算法在煤矿井下具有更高的检测精度,同时在CPU端的检测速度达到实时检测标准,满足煤矿井下目标检测的工作要求。
关键词
煤矿井下目标检测
深度学习
YOLOv5
Keywords
Coal mine underground target detection
Deep learning
YOLOv5
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [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
一种煤矿井下多目标检测算法
2
作者
范守俊
陈希琳
魏良跃
王青玉
张世源
董飞
雷少华
机构
兖矿能源集团股份有限公司
中国矿业大学信息与控制工程学院
安徽大学互联网学院
徐州高新区安全应急装备产业技术研究院
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第12期173-182,共10页
基金
国家自然科学基金项目(52074273)
江苏省自然科学基金项目(BK20231060)
兖矿能源集团科学技术项目(YK2023B07-R47)。
文摘
目前基于深度学习的煤矿井下目标检测算法在面对光照强度分布不均、目标环境复杂及多类目标尺度分布不均衡时,对复杂小目标的检测效果不佳,易出现漏检和误检现象。针对上述问题,基于单阶段目标检测算法YOLOv8n,提出了一种基于动态蛇形卷积的特征提取(FEDSC)−双向特征金字塔网络与语义和细节融合的特征融合(FFBD)的煤矿井下多目标检测算法,即采用FEDSC替换YOLOv8n的主干网络,扩大感受野;将FFBD作为颈部网络,减少目标误检和漏检;引入SIoU的解耦检测头作为检测层,提高模型对小目标的适应能力与模型收敛速度。实验结果表明:①FEDSC−FFBD算法的mAP@0.5为97.00%,模型参数量为4.22×106个,每秒浮点运算数为21.7×109。②FEDSC−FFBD算法的mAP@0.5较YOLOv8n算法提升了3.40%,对安全帽小目标的识别准确率为90.90%,较YOLOv8n算法提升了11%。③与其他YOLO系列算法相比,FEDSC−FFBD算法的mAP@0.5最高,较YOLOv5s,YOLOv9c,YOLOv10n和YOLOv11n算法分别提升了3.60%,1%,10.50%和6.40%。④FEDSC−FFBD算法在面对煤矿井下光照强度分布不均、目标环境复杂及尺度分布不均衡的条件下,提高了多类别目标的检测精度,改善了小目标漏检和误检的问题。基于FEDSC−FFBD的煤矿井下多目标检测算法在无图像质量增强算法的前提下,克服了光照强度分布不均对小尺度目标检测带来的挑战。
关键词
煤矿
井下
多
目标
检测
YOLOv8n
动态蛇形卷积
CA注意力机制
特征提取
特征融合
Keywords
multi-target detection in underground coal mine
YOLOv8n
dynamic serpentine convolution
CA attention mechanism
feature extraction
feature fusion
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv5的煤矿井下目标检测研究
寇发荣
肖伟
何海洋
陈若晨
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
13
在线阅读
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职称材料
2
一种煤矿井下多目标检测算法
范守俊
陈希琳
魏良跃
王青玉
张世源
董飞
雷少华
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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