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基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别: 1; 作者毛清华苏毅楠 +3 位作者贺高峰翟姣王荣泉尚新芒《工矿自动化》北大核心 2025年第1期11-20,103,共11页; 针对煤矿带式输送机场景存在尘雾干扰严重、背景环境复杂、人员尺度多变且易遮挡等因素导致人员入侵危险区域识别准确率不高等问题,提出一种基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统。改进YOLOv8模型通过替换... 展开更多; 关键词煤矿带式输送机人员入侵危险区域 YOLOv8模型遮挡目标检测小目标检测多尺度融合 C2fER模块特征强化加权双向特征金字塔网络结构; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进SSD网络的着舰标志识别方法被引量：3: 2; 作者吴鹏飞石章松 +1 位作者黄隽傅冰《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第1期88-92,共5页; 鉴于深度学习在图像识别领域的重大进展,在无人直升机自主着舰的应用背景下,针对较为复杂的着舰环境和着舰标志设计,采用单级多区域检测(SSD)网络对着舰标志进行识别。针对SSD网络对小目标识别率低的缺点,基于深度残差网络和特征金字塔... 展开更多; 关键词着舰标志识别 SSD网络图像识别深度残差网络特征金字塔网络结构; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进Faster RCNN with FPN的素布瑕疵检测的算法研究被引量：3: 3; 作者马政生鸿飞《纺织工程学报》 2024年第2期84-96,共13页; 纺织行业中的布匹检测仍存在采用人工检测的情况,人工检测效果受工人主观影响较大,易发生检测效率的降低和瑕疵的漏检误检。针对这种现状,探究素布瑕疵检测的算法,改进Faster RCNNwith FPN目标检测算法。首先,为了提升Faster RCNNwithFP... 展开更多; 关键词素布瑕疵检测更快的区域卷积神经网络改进特征金字塔网络结构重新设计锚框焦点损失; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于无人机航拍的绝缘子掉串实时检测研究被引量：8: 4; 作者李登攀任晓明颜楠楠《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期994-1003,共10页; 由无人机代替人工进行电力绝缘子巡检具有重要意义,针对无人机的上位机算力和存储资源有限的问题,提出一种适用于绝缘子掉串故障检测的实时目标检测改进算法.以YOLOv5s检测网络为基础,将颈部结构中路径聚合网络替换为双向特征金字塔网络... 展开更多; 关键词无人机绝缘子掉串双向特征金字塔网络结构 γ系数剪枝微调 DIoU损失函数图像增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别: 1; 作者毛清华苏毅楠贺高峰翟姣王荣泉尚新芒; 机构西安科技大学机械工程学院陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室陕西小保当矿业有限公司西安重装韩城煤矿机械有限公司; 出处《工矿自动化》北大核心 2025年第1期11-20,103,共11页; 基金陕西省教育厅青年创新团队科研计划项目(23JP094) 陕西省秦创原“科学家+工程师”队伍建设项目(2023KXJ-238) 陕西省科技厅重点研发计划项目(2024CY2-GJHX-25)。; 文摘针对煤矿带式输送机场景存在尘雾干扰严重、背景环境复杂、人员尺度多变且易遮挡等因素导致人员入侵危险区域识别准确率不高等问题,提出一种基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统。改进YOLOv8模型通过替换主干网络C2f模块为C2fER模块,加强模型的细节特征提取能力,提升模型对小目标人员的识别性能;通过在颈部网络引入特征强化加权双向特征金字塔网络(FE-BiFPN)结构,提高模型的特征融合能力,从而提升模型对多尺度人员目标的识别效果;通过引入分离增强注意力模块(SEAM)增强模型在复杂背景下对局部特征的关注度,提升模型对遮挡目标人员的识别能力;通过引入WIoU损失函数增强训练效果,提升模型识别准确率。消融实验结果表明:改进YOLOv8模型的准确率较基线模型YOLOv8s提升2.3%,mAP@0.5提升3.4%,识别速度为104帧/s。人员识别实验结果表明:与YOLOv10m,YOLOv8s-CA、YOLOv8s-SPDConv和YOLO8n模型相比,改进YOLOv8模型对小目标、多尺度目标、遮挡目标的识别效果均更佳,识别准确率为90.2%,mAP@0.5为87.2%。人员入侵危险区域实验结果表明:井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统判别人员入侵危险区域的平均准确率为93.25%,满足识别需求。; 关键词煤矿带式输送机人员入侵危险区域 YOLOv8模型遮挡目标检测小目标检测多尺度融合 C2fER模块特征强化加权双向特征金字塔网络结构; Keywords coal mine belt conveyor personnel intrusion into hazardous areas YOLOv8 model occluded target detection small target detection multi-scale fusion C2fER module Feature Enhancement Weighted Bi-Directional Feature Pyramid Network(FE-BiFPN); 分类号 TD528 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进SSD网络的着舰标志识别方法被引量：3: 2; 作者吴鹏飞石章松黄隽傅冰; 机构海军工程大学兵器工程学院; 出处《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第1期88-92,共5页; 基金国家自然科学基金(61773395)。; 文摘鉴于深度学习在图像识别领域的重大进展,在无人直升机自主着舰的应用背景下,针对较为复杂的着舰环境和着舰标志设计,采用单级多区域检测(SSD)网络对着舰标志进行识别。针对SSD网络对小目标识别率低的缺点,基于深度残差网络和特征金字塔网络结构对SSD网络进行了改进,使用ResNet101代替VGG-16网络,并利用特征金字塔网络结构改进传统上采样结构,将检测网络的高层语义信息融入低层特征信息中,最后通过实验验证了改进网络的识别效果。; 关键词着舰标志识别 SSD网络图像识别深度残差网络特征金字塔网络结构; Keywords identification of landing mark SSD network image recognition deep residual network feature pyramid network structure; 分类号 TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进Faster RCNN with FPN的素布瑕疵检测的算法研究被引量：3: 3; 作者马政生鸿飞; 机构武汉纺织大学机械工程与自动化学院; 出处《纺织工程学报》 2024年第2期84-96,共13页; 基金武汉纺织大学科技项目(11223566644789)。; 文摘纺织行业中的布匹检测仍存在采用人工检测的情况,人工检测效果受工人主观影响较大,易发生检测效率的降低和瑕疵的漏检误检。针对这种现状,探究素布瑕疵检测的算法,改进Faster RCNNwith FPN目标检测算法。首先,为了提升Faster RCNNwithFPN对于多尺度特征的融合能力,丰富各个特征层的上下文信息,引入跨尺度特征融合模块来改进特征金字塔网络结构。其次,为了更好的利用深层特征,加入尺度内特征交互模块来处理ResNet50输出的深层特征层,丰富高级特征层的语义信息。然后,为了增强对于极端尺寸瑕疵目标的检测能力,使用K-means++聚类和遗传算法,改进预设锚框。最后,由于素布瑕疵的尺寸较小,为了平衡正负样本,采用Focal Loss,增加对于素布瑕疵的检测效果。经过实验,使用COCO指标进行评价,该改进后的网络模型与Faster RCNNwithFPN相比,在mAP_(50)、mAP_(75)和mAP_(50:95)指标上分别提升6.5%、4.4%和4.0%,平均准确率有了明显提升,可以更好地完成素布瑕疵的检测任务。; 关键词素布瑕疵检测更快的区域卷积神经网络改进特征金字塔网络结构重新设计锚框焦点损失; Keywords flaw detection of plain fabric Faster RCNN improved feature pyramid structure redesigning an-chor box Focal Loss; 分类号 TS107.3 [轻工技术与工程—纺织工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于无人机航拍的绝缘子掉串实时检测研究被引量：8: 4; 作者李登攀任晓明颜楠楠; 机构上海电机学院电气学院国网华东电力试验研究院有限公司复旦大学类脑智能科学与技术研究院; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期994-1003,共10页; 基金上海市科技重大专项(2018SHZDZX01)。; 文摘由无人机代替人工进行电力绝缘子巡检具有重要意义,针对无人机的上位机算力和存储资源有限的问题,提出一种适用于绝缘子掉串故障检测的实时目标检测改进算法.以YOLOv5s检测网络为基础,将颈部结构中路径聚合网络替换为双向特征金字塔网络,以提升特征融合能力;使用DIoU优化损失函数,对模型进行γ系数的通道剪枝和微调,总体上提升检测网络的精度、速度和部署能力;在网络输出处进行图像增强以提升算法可用性.在特殊扩增的绝缘子故障数据集下测试,相较于原始的YOLOv5s算法,改进算法在精度平均值上提升了3.91%,速度提升了25.6%,模型体积下降了59.1%.; 关键词无人机绝缘子掉串双向特征金字塔网络结构 γ系数剪枝微调 DIoU损失函数图像增强; Keywords unmanned aerial vehicle(UAV) insulator drop string bi-directional feature pyramid network(BiFPN) γcoefficient pruning fine adjustment DIoU loss function image enhancement; 分类号 TM855 [电气工程—高电压与绝缘技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别	毛清华苏毅楠贺高峰翟姣王荣泉尚新芒	《工矿自动化》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进SSD网络的着舰标志识别方法	吴鹏飞石章松黄隽傅冰	《电光与控制》 CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进Faster RCNN with FPN的素布瑕疵检测的算法研究	马政生鸿飞	《纺织工程学报》	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于无人机航拍的绝缘子掉串实时检测研究	李登攀任晓明颜楠楠	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	8	在线阅读下载PDF 职称材料